Ementa de Estatística Experimental em Agronomia

Agronomia Estatistica Experimental Docente Responsável Prof Dr Mateus Clemente O que vamos estudar em Estatistica Experimental EMENTA Princípios básicos da experimentação Procedimentos para comparações múltiplas Teste F Teste de Tukey Teste de Duncan e Teste de Scott Knott Delineamentos experimentais Experimentos fatoriais Experimentos em parcelas subdivididas Correlação e Regressão na análise de variância COMPETÊNCIAS ESPECÍFICAS Conhecer e se Instrumentalizar na organização descrição análise e interpretação de dados estatísticos bem como planejar e executar experimentos agrícolas Elaborar e conduzir experimentos agrícolas analisar estatisticamente os resultados e interpretar análises estatísticas em trabalhos científicos Definir metodologias apropriadas ao estabelecimento de experimentos agrícolas Definir características e época de avaliação de forma a avaliar corretamente o efeito dos tratamentos Avaliar propostas de intervenção no meio ambiente aplicando conhecimentos estatísticos observando os riscos e benefícios UNIDADE I 1 Introdução e determinação de análises estatísticas 2 Etapas da experimentação 3 Comparações múltiplas para os testes estatísticos CONTEÚDO PROGRAMÁTICO UNIDADE II 4 Delineamentos experimentais simples 5 Experimentos fatoriais 6 Experimentos com parcelas subdivididas Exemplo experimento fatorial CONTEÚDO PROGRAMÁTICO UNIDADE III 7 Estimação de parâmetros POPULAÇÃO amostragem inferência AMOSTRA Distribuição da População estimar Parâmetros valor fixo Estimativa pontual estatísticas por intervalo intervalos de confiança OBS estatística é a va que estima pontualmente um parâmetro populacional as vezes é chamada simplesmente de estimador estimativa é o valor do estimador obtido para uma amostra específica CONTEÚDO PROGRAMÁTICO UNIDADE III 8 Teste de hipóteses Eu acho que 40 das pessoas tem TDH Duvido Na minha opinião é menos Teste de Hipóteses População Amostra Aleatória Proporção 001 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO UNIDADE IV 9 Correlação regressão 10 Transformações de dados Idade x Diâmetro Referências Referências Bibliográficas BANZATTO D A KRONKA S D Experimentação agrícola 4th ed Jaboticabal SP Funep 2013 PIMENTELGOMES F Curso de estatística experimental 15th ed Piracicaba SP FEALQ 2009 RAMALHO M A P FERREIRA D F OLIVEIRA A C Experimentação em genética e melhoramento de plantas 2nd ed Lavras MG Editora UFLA 2005 ZIMMERMANN F J Estatística aplicada à pesquisa agrícola 1st ed Santo Antônio de Goiás GO Embrapa Arroz e Feijão 2004 Como serão nossas aulas AVALIAÇÕES Avaliação 01 Toda manteria até 10042023 Avaliação 02 Toda manteria até 29052023 Método Avaliativo Pontuação Data Envio Atividades em sala 3 Ao longo Via Teams Avaliação 01 7 11102023 Presencial Atividade avaliativa 3 Novembro Via Teams Avaliação 02 7 06122023 Presencial Total 10 12 a 18 de dezembro de 2023 Segunda chamada 20 a 27 de dezembro de 2023 exame final Trabalho Semestral 01 O a discente trará seu notebook para realização das atividades Instalação dos aplicativos em seus computadores previamente Acompanhamento da resolução dos problemas Trabalho Semestral 02 O a discente a partir do conhecimento adquirido na disciplina deverá criar Escolher um tema da agronomia Uma pergunta problema Criar uma hipótese H1 e H0 Criar as etapas de uma experimentação e com respaldo da estatística Definir o delineamento experimental Estimar os parâmetros Propor um teste de hipótese Testes estatísticos e programas Resultados esperados Grupo de até 6 pessoas Porque utilizar a Estatística O Método Científico Estabelecer hipóteses científicas Planejar experimentos para verificação da hipótese estabelecida Executar o experimento registrar dado de interesse Analisar dados gerando conhecimento sobre a hipótese testada Estabelecer uma conclusão sobre a hipótese testada gerando novas hipóteses de interesse A Estatística entra aqui Número de arremessos de jogador Número de gols de um time É usada para testar hipóteses Considerações gerais Hipóteses Formulação de hipóteses Declaração de hipóteses Hipótese nula afirma que não há tendência ou padrão real no estudo experimental as razões para diferenças na observação são coincidências Hipótese alternativa é a hipótese em favor da qual a hipótese nula é rejeitada Plano de experimento Depende das variáveis respostas explanatórias e estranhas Define estrutura das respostas fatores experimentais e unidades experimentais Parcela É a unidade em que é feita a aplicação casualizada do tratamento Fornece os dados experimentais A parcela reflete o efeito do tratamento É a menor porção do material experimental Ex única planta uma área um lote de sementes uma placa de petri um animal uma levedura parte de uma árvore etc Cuidado especial com a parcela O número de indivíduos ou área de uma parcela depende do grau de heterogeneidade do material a ser pesquisado Quanto maior a heterogeneidade maior o número de indivíduos a fim de bem representar o experimento Estatística experimental Dr Mateus Clemente Noções básicas de experimentação agrícola A Estatística Experimental é a ciência que tem como objetivo estudar experimentos ensaios englobando etapas como o planejamento execução coleta e análise dos dados experimentais e interpretação dos resultados obtidos A fase de planejamento do experimento merece considerável atenção por parte do pesquisador pois dela dependerá o sucesso da análise e interpretação dos resultados sendo portanto recomendável uma consulta a um estatístico antes da instalação do experimento Formulação de hipóteses A hipótese estatística formulada é denominada hipótese de nulidade e é simbolizada por Ho Suponha que se deseja estudar qual estirpe de bactéria diazotrófica endofítica absorção de N2 considerando por exemplo três estirpes diferentes proporcionará maior peso da parte area de canade açúcar No exemplo Ho seria não existem diferenças significativas entre os efeitos das estirpes ou seja qualquer diferença observada é devida a fatores não controlados Ho poderá ser aceita ou rejeitada caso seja rejeitada aceitaremos uma hipótese denominada alternativa simbolizada por H1 que no exemplo seria os efeitos das estirpes diferem significativamente entre si ou as estirpes se comportam de modo diferente quanto ao peso da parte aérea Escolha dos fatores e seus respectivos níveis Fatores ou tratamentos são aqueles que o pesquisador tem interesse em estudar o seu efeito sobre as variáveis respostas As subdivisões de um fator são os níveis dos mesmos Por exemplo se o interesse for planejar um experimento para se estudar o efeito de 6 tipos diferentes de rotações de cultura o fator em estudo é rotação e os níveis deste fator são os 6 tipos de rotação Em alguns casos como por exemplo nos experimentos fatoriais ou em parcelas subdivididas dois ou mais fatores são estudados Suponha que se deseja estudar o efeito de 2 variedades de cana de açúcar e 3 doses de nitrogênio neste caso se trata de um experimento em fatorial 2x3 em que se tem dois fatores variedade e dose de nitrogênio 3 níveis do fator dose de nitrogênio Um fator pode ser classificado em b1 Qualitativo quando os níveis do fator são categorias atributos Por exemplo nome de variedades de cana de açúcar SP701143 e SP813250 métodos de extração de DNA Cullen Smalla Sebach origem de solos MG RJ BA SP etc b2 Quantitativo quando os níveis do fator são mensurações de valores reais Normalmente os níveis são valores numéricos acompanhados de uma unidade de medida Por exemplo dose de nitrogênio 0 25 e 50 Kgha concentrações de antibiótico 25 50 100 200 mgml etc Um fator pode ser classificado em b1 Qualitativo quando os níveis do fator são categorias atributos Por exemplo nome de variedades de cana de açúcar SP701143 e SP813250 métodos de extração de DNA Cullen Smalla Sebach origem de solos MG RJ BA SP etc b2 Quantitativo quando os níveis do fator são mensurações de valores reais Normalmente os níveis são valores numéricos acompanhados de uma unidade de medida Por exemplo dose de nitrogênio 0 25 e 50 Kgha concentrações de antibiótico 25 50 100 200 mgml etc Escolha da parcela unidade experimental Parcela é a unidade experimental que receberá o tratamento A parcela pode assumir diferentes formas e tamanhos Por exemplo uma parcela poderá ser constituída por uma ou várias plantas um vaso contendo uma ou mais plantas Escolha do delineamento experimental Delineamento experimental é o plano de distribuição dos tratamentos na área experimental Como exemplo de delineamentos temse o delineamento inteiramente casualizado DIC o delineamento em blocos casualizados DBC o delineamento em quadrados latinos DQL os delineamentos em blocos incompletos por exemplo os látices blocos aumentados etc Modalidades Delineamento Inteiramente Casualizado DIC As parcelas unidades experimentais são consideradas homogêneas e os tratamentos são atribuídos a elas de forma completamente casual aleatória Delineamento em Blocos Casualizados DBC As parcelas não são homogêneas mas podem ser agrupadas em grupos de parcelas homogêneas cada grupo constitui um bloco Os tratamentos são atribuídos de forma aleatória dentro de cada bloco DBC DIC Qual a diferença entre eles Aqui não temos todos os tratamentos em cada repetição por isso as repetições Precisam ser feitas ao mesmo tempo Aqui temos todos os tratamentos em cada bloco permitindo que todos estejam sujeitos às mesas condições pelo menos em cada bloco Escolha das variáveis a serem analisadas Variáveis respostas ou variáveis dependentes ou simplesmente variáveis são características obtidas em cada parcela Os dados observações são realizações de uma variável e serão analisados para verificar se há diferença entre os níveis dos fatores tratamentos Assim exemplos de variáveis são produção de grãos de feijão altura de plantas de milho pH teor de Ca Mg e P em amostras de solo número de plantas de canadeaçúcar atacadas por cercosporiose etc Uma variável também pode ser classificada semelhantemente aos fatores tratamentos em e1 Qualitativa e11 Nominal quando são categorias atributos sem uma ordenação natural Por exemplo cor dos grãos do feijoeiro marrom preto branco textura do solo arenoso argiloso silte etc e12 Ordinal quando são atributos com uma ordenação natural Por exemplo suscetibilidade do cafeeiro à ferrugem alta média baixa nota para o ataque de cercosporiose em canadeaçúcar escala de 1 para ausência da doença até 9 para o máximo de doença etc e2 Quantitativa e21 Discretas quando são contagens de números inteiros positivos com uma ordenação natural Por exemplo número de 96 09 chuvas em 2002 superior a 80 mmh ex 20 chuvas número de plantas atacadas com a broca do fruto do cafeeiro ex 200 plantas número de minhocas encontradas em determinada amostra de solo ex 50 minhocas e22 Contínuas quando são mensurações de valores reais normalmente existe uma unidade de medida acompanhando a variável Por exemplo produtividade 1000 kgha renda R205073mês altura 25 m diâmetro 818 cm peso 985 g pH 55 teor de P Ca Mg K matéria orgânica etc Referência COSTA J R Técnicas experimentais aplicadas às ciências agrárias Seropédica Embrapa Agrobiologia 2003 102 p Embrapa Agrobiologia Documentos 163 ISSN 15178498 1 Agricultura 2 Ciência agrária I Embrapa Centro Nacional de Pesquisa de Agrobiologia Seropédica RJ II Título III Série