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Desempenhos do delineamento em blocos incompletos balanceados sob duas condições experimentais
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O delineamento em blocos incompletos balanceado (DBIB) é um delineamento que se torna importante nos experimentos agrários, quando há a necessidade de estratificar a heterogeneidade do campo experimental, a fim de estimar, mais adequadamente, a variância associada ao erro experimental, especialmente, quando são avaliados muitos tratamentos e/ou quando as condições experimentais são muito heterogêneas. No entanto, como o DBIB pode ser classificados em DBIBs tipos I, II e III e cujos dados podem ser analisados por meios das análises intrablocos (INTRA) e com recuperação da informação interblocos (INTER), o objetivo desse trabalho consistiu em avaliar os efeitos dos dois métodos de análises (INTRA e INTER) e dos três tipos de DBIBs (I, II e III), além de incluir como níveis de um terceiro fator, três diferentes possibilidades de casualizações dos tratamentos às unidades experimentais dos blocos incompletos (1, 2 e 3), sob duas condições experimentais. Para dar início à formação de cada conjunto de dados, foi realizada a simulação dos erros experimentais de acordo com a distribuição normal com média igual a zero e desvio-padrão populacional que fornecesse um coeficiente de variação residual de 4%. Depois, foram impostos os valores de todos os efeitos conhecidos dos modelos estatísticos associados aos DBIBs tipos I, II e III, a fim de obter os valores observados de uma variável-resposta Y. Como exemplo de simulação, adotou-se um experimento com seis tratamentos, dez repetições por tratamento e 30 blocos incompletos com duas unidades experimentais, sendo que cada par de tratamentos apareceu juntos em um mesmo bloco incompleto duas vezes. Após as análises dos valores observados de Y, foram estimados oito erros relativos em relação aos valores verdadeiros de Y, ou seja, sem a consideração dos erros experimentais simulados. E por fim, para cada um dos oito erros relativos estimados nas duas condições experimentais, separadamente, foi realizada a análise de um experimento fatorial 2 3 3 instalado sob o delineamento inteiramente casualizado (DIC) com três repetições por tratamento, para determinar a melhor combinação entre os níveis dos três fatores avaliados: métodos de análises, diferentes casualizações e tipos de DBIBs. Posteriormente, foram obtidos os resultados dos oito erros relativos obtidos a partir das análises intrablocos e com recuperação da informação interblocos, oriundos das três diferentes casualizações e cujos experimentos foram instalados sob os DBIBs tipos I, II e III, nas condições experimentais 1 e 2, separadamente. De modo geral, para as condições experimentais 1 e 2, consideradas como a recomendada e a não recomendada para as instalações dos DBIBs I e II, respectivamente, o DBIB tipo III apresentou o melhor desempenho por meio da análise intrablocos, e não havendo interferências das três diferentes casualizações. Por outro lado, a análise com recuperação da informação interblocos só aumenta a eficiência em melhorar as estimativas dos parâmetros estudados, quando aplicada aos experimentos instalados sob os DBIBs tipos I e II. Palavras-chave: análise intrablocos; análise interblocos; Precisão experimental
Title: Desempenhos do delineamento em blocos incompletos balanceados sob duas condições experimentais
Description:
O delineamento em blocos incompletos balanceado (DBIB) é um delineamento que se torna importante nos experimentos agrários, quando há a necessidade de estratificar a heterogeneidade do campo experimental, a fim de estimar, mais adequadamente, a variância associada ao erro experimental, especialmente, quando são avaliados muitos tratamentos e/ou quando as condições experimentais são muito heterogêneas.
No entanto, como o DBIB pode ser classificados em DBIBs tipos I, II e III e cujos dados podem ser analisados por meios das análises intrablocos (INTRA) e com recuperação da informação interblocos (INTER), o objetivo desse trabalho consistiu em avaliar os efeitos dos dois métodos de análises (INTRA e INTER) e dos três tipos de DBIBs (I, II e III), além de incluir como níveis de um terceiro fator, três diferentes possibilidades de casualizações dos tratamentos às unidades experimentais dos blocos incompletos (1, 2 e 3), sob duas condições experimentais.
Para dar início à formação de cada conjunto de dados, foi realizada a simulação dos erros experimentais de acordo com a distribuição normal com média igual a zero e desvio-padrão populacional que fornecesse um coeficiente de variação residual de 4%.
Depois, foram impostos os valores de todos os efeitos conhecidos dos modelos estatísticos associados aos DBIBs tipos I, II e III, a fim de obter os valores observados de uma variável-resposta Y.
Como exemplo de simulação, adotou-se um experimento com seis tratamentos, dez repetições por tratamento e 30 blocos incompletos com duas unidades experimentais, sendo que cada par de tratamentos apareceu juntos em um mesmo bloco incompleto duas vezes.
Após as análises dos valores observados de Y, foram estimados oito erros relativos em relação aos valores verdadeiros de Y, ou seja, sem a consideração dos erros experimentais simulados.
E por fim, para cada um dos oito erros relativos estimados nas duas condições experimentais, separadamente, foi realizada a análise de um experimento fatorial 2 3 3 instalado sob o delineamento inteiramente casualizado (DIC) com três repetições por tratamento, para determinar a melhor combinação entre os níveis dos três fatores avaliados: métodos de análises, diferentes casualizações e tipos de DBIBs.
Posteriormente, foram obtidos os resultados dos oito erros relativos obtidos a partir das análises intrablocos e com recuperação da informação interblocos, oriundos das três diferentes casualizações e cujos experimentos foram instalados sob os DBIBs tipos I, II e III, nas condições experimentais 1 e 2, separadamente.
De modo geral, para as condições experimentais 1 e 2, consideradas como a recomendada e a não recomendada para as instalações dos DBIBs I e II, respectivamente, o DBIB tipo III apresentou o melhor desempenho por meio da análise intrablocos, e não havendo interferências das três diferentes casualizações.
Por outro lado, a análise com recuperação da informação interblocos só aumenta a eficiência em melhorar as estimativas dos parâmetros estudados, quando aplicada aos experimentos instalados sob os DBIBs tipos I e II.
Palavras-chave: análise intrablocos; análise interblocos; Precisão experimental.
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