Diagnóstico em análise de experimentos

Abstract

O diagnóstico em análise de experimentos é considerado uma técnica estatística pouco difundida na área experimental. Neste trabalho, o mesmo está intimamente ligado ao princípio da não aditividade dos efeitos dos tratamentos, valendo lembrar que a aditividade corresponde ao efeito de um tratamento i ser o mesmo em toda e qualquer parcela do experimento a ser realizado. Entretanto, caso esse experimento tenha efeitos diferentes, resultar-se-á em não aditividade, fazendo-se com que assim, o pesquisador deva utilizar algumas alternativas a fim de conseguir restaurá-la no experimento em questão. Sendo assim, para melhor entender o diagnóstico, alguns questionamentos são de grande valia. O primeiro deles se refere ao que pode acontecer de errado em um experimento, sendo que a resposta a essa pergunta corresponde à não casualização. Quanto ao segundo questionamento, o mesmo refere-se ao que pode acontecer para que a validade dos resultados da análise de um experimento casualizado seja comprometida. A resposta para essa pergunta corresponde ao aparecimento de não aditividade no experimento, devendo-se, portanto, utilizar técnicas estatísticas a fim de se conseguir restaurá-la. Já a terceira e última pergunta corresponde ao fato de saber se tudo irá funcionar no experimento que tenha contado com a casualização. Porém, mesmo tendo ocorrido o princípio da casualização e o experimento ter sido planejado da melhor forma possível, não existem garantias de que tudo irá dar certo, podendo ocorrer, dentre outros fatores, não aditividade ou até mesmo, a perda de algumas parcelas. Contudo, esse trabalho é considerado importante por trabalhar a não aditividade em análise de experimentos, mostrando, para tanto, três testes estatísticos a fim de ajudar o pesquisador a identificá-la, sendo eles o teste de Tukey, o de Mandel e o de Rojas para não aditividade. Posteriormente, serão apresentadas também algumas alternativas para se trabalhar com a mesma, podendo citar como exemplo, o planejamento adequado, a análise de covariância, a análise das ordens e a transformação de variáveis. Além disso, visando o melhor entendimento do leitor quanto ao diagnóstico nessa área, serão apresentados, como exemplos, vários experimentos, extraídos de livros vi e artigos diferentes, com vistas a uma melhor ilustração tanto dos testes estatísticos para não aditividade, conforme acima citado, quanto para as alternativas para se trabalhar com a mesma em experimentos de campo. Entretanto, cabe ainda ressaltar que, ao contrário da área de modelos mistos e de regressão, o diagnóstico em análise de experimentos tem sido uma prática pouco utilizada pelos pesquisadores devido ao fato de ainda não existirem pacotes estatísticos em softwares como o SAS (2003), por exemplo, que consigam abranger toda a análise necessária nessa área, devendo-se assim, fazer com que os mesmos ganhem uma maior atenção por parte dos pesquisadores a fim de que estes consigam implementar funções referentes ao diagnóstico em análise de experimentos para que assim, alguns problemas como a não aditividade consigam ser sanados.