Tenho uma dúvida, caso em todas as variáveis analisadas não ocorra diferença significativa nos dados analisados, como devo proceder com a análise?
5 років тому+1
Boa tarde @@joseeduardoalmeidateixeira942 Ausência de diferença significativa também é resultado. Primeiro, você olha a significância na tabela da Análise de Variância (ANOVA). Mesmo que não haja efeito significativo dos fatores testados (há opiniões contrárias), proceda o desdobramento da interação dos fatores (fertilizante e dose, nesse caso). Ao desdobrar dose dentro de fertilizante, você obterá a significância da regressão, isto é, se houve diferenças entre as doses testadas. Se significativo, proceda como no vídeo. Mas caso não seja significativo, se houve R2 bom (para mim acima de 75%), você pode plotar a linha de tendência no gráfico e inserir a equação de regressão. No entanto, ao invés de "*" ou "**" (5 e 1%, respectivamente), insira "ns" (não significativo). Caso o R2 esteja muito baixo, apenas plote os pontos e informe média das doses para aquela variável. Mas reitero a importância de checar previamente à ANOVA a existência de outliers (pontos muito acima ou abaixo da média) e se os dados atendem às pressuposições da ANOVA (normalidade, homocedasticidade, aditividade e independência). Pois erros durante esse momento pode resultar no erro Tipo II, isto é, deixar de apontar diferenças significativas quando existem. Espero mais ter ajudado do que complicado. Mas caso ainda haja dúvida, por favor, não hesite em comentá-la. Joaquim
Excelente tutorial! Particularmente, estou enfrentando uma dificuldade. Ao final de cada análise o programa apresenta a seguinte mensagem: "Tentativa de aplicar regressão a X qualitativo. Nada foi feito!". Sabe me dizer como contornar esse problema? Seria algum erro na planilha de dados? Meus fatores são Cultivares e Níveis de Salinidade do solo.
Рік тому
Olá Aderico, Obrigado pelo comentário. Possivelmente você não declarou os dados de regressão (níveis de salinidade no solo) como número na planilha. Se for isso mesmo, no excel, basta selecionar os dados numéricos da coluna salinidade, clicar no botão direito do mouse e selecionar a opção "Formatar células", selecionar "Número" e clicar em "OK". Feito isso, basta salvar e exportar para o formato dbf. Tente esse procedimento e veja se resolve seu problema.
Opa muito boa a aula !!! Só queria tirar uma dúvida e se eu estivesse trabalhando com duas doses em interação? Então as duas iam para regressão ?
Рік тому
Olá Thiago, Obrigado pelo comentário. Isso mesmo, pois são tratamentos quantitativos. Uma exceção seria se tivesse três ou menos níveis (ex. doses), pois dificultaria a seleção e ajuste de modelos.
Professor Joaquim obrigado por sanar as duvidas em um assunto tao complexo. Mas aproveitando a chance tenho mais duas. 1 - qdo o fator quantitativo tem menos 4 niveis pode-se usar tukey ao inves de regressao? 2 - no desdobramento onde tem-se uma regressao, pode acontecer do pvalor da funçao linear dar significativo e o da quadratica nao, ou seja, b1 significativo no primeiro quadro e no segundo quadro de baixo b2 nao ser significativo. Isto indica que deve-se usar a linear para um melhor ajuste?
Olá professor, parabéns pelo vídeo. Muito didático e bem detalhado. Nada como um profissional da área específica pra explicar. Professor, no seu vídeo 5, quando desdobrou Doses dentro de Fertilizantes, deram os modelos quadráticos significativos pra os Fertilizantes mineral e orgânico. Como você bem explicou, dose é uma variável quantitativa e teve que usar regressão. Uma dúvida: Quando dá significativa a regressão, significa que esta significância é com relação ao ajuste dos pontos (doses) com a linha de tendência? Ou esta significância na regressão quer dizer que todos os pontos do gráficos (doses 0,25, 50, 75 e 100 kg/há) têm diferenças estatística entre si, para o adubo mineral por exemplo? Esta segunda pergunta é importante porque, teria como diferenciar se, por exemplo, a dose 75 tem diferença significativa da dose 100 (no mesmo fertilizante). Isso seria importante para o agricultor, pois ele saberia se economizaria colocando somente 75 kg/há do adubo, caso as produtividades entre com doses 75 e 100 kg/há não tivessem diferença significativa. Não sei se eu fui claro na pergunta. Obrigado.
5 років тому+3
Caro Apolino, boa tarde. Obrigado pelo comentário e interesse no assunto. O ajuste dos pontos com a linha de tendência é expresso pelo R2, isto é, quanto mais mais próximo de 100%, melhor o modelo de regressão escolhido explica o comportamento dos seus dados, ou ainda, mais próximo da linha de tendência estão seus pontos. Já a significância da regressão, expressa pelo p-valor (Pr>/t/), informa se houve efeito do fator dose para cada um dos fertilizantes (desdobramento), isto é, se houve diferenças entre as doses testadas (0, 25, 50, 75 e 100). Mas considerando esse aspecto prático da pesquisa, o qual considero muito importante, uma vez que um dos objetivos da pesquisa é resolver/amenizar problemas da população. Nesse contexto, uma pergunta comum surge: "Qual é a "melhor" dose de cada fertilizante?". Creio que a resposta, nesse caso, não esteja na regressão. O caminho está na derivação da função quadrática, onde você encontra a dose exata de fertilizante para obtenção da maior produtividade (vértice da parábola). Essa dose pode ser facilmente calculada pelas fórmulas de Y vértice e X vértice, as quais são produtos da derivação da função de 2° grau. Uma das vantagens da regressão em relação aos testes de comparação múltipla (ex. Tukey) é justamente encontrar valores intermediários, uma vez que a maior produção pode ser observada fora das doses testadas (0, 25, 50, 75 e 100), que é o caso dos dados apresentados nesse vídeo. Espero ter respondido suas questões. Mas caso ainda tenha dúvidas, por favor, não exite em perguntar. Joaquim
professor, ótimo video.. ..tenho uma situação que nao pode ser enquadrado como exp fatorial..é o seguinte, sao varios manejos de solo que foram avaliados em diferentes profundidades (4 camadas de solo) como seria colocado esses dados?
2 роки тому
Olá Alovisi, Obrigado pelo comentário. Com relação à sua dúvida, há pessoas que consideram profundidade como fator, contudo, outros não. Caso você considere as profundidades como fator, seu fatorial seria Z x 4, em que Z é número de níveis do fator 1 (manejos de solos), e 4 o número de profundidades. Mas recomendo você verificar com seu orientador e/ou buscar artigos científicos nessa área de pesquisa para embasar sua decisão de considerar ou não o fator 2. Espero ter ajudado. Abraços
Muito esclarecedor, muito bom! Parabéns! Será que poderia nos ajudar com Análise Conjunta no Sisvar?
4 роки тому+1
Olá Juliana, obrigado pelas palavras! Infelizmente não sei como realizar análise conjunta no Sisvar. Já efetuei essa análise mas em outros softwares estatísticos (SAS e R). Desculpe não poder ajudá-la.
Ótimo vídeo professor, parabéns. Mas tenho uma pergunta, como salvar em dBASE no Excel para o sisvar reconhecer?
3 роки тому+1
Olá Jorney, Obrigado pelo comentário. Para salvar no formato dBASE você pode utilizar algumas versões do MS-word (ex. 2003) ou outros softwares como o LibreOffice Calc. Descrevi o passo a passo em outro vídeo do canal, o qual segue abaixo. ua-cam.com/video/cP3o17LhEQ8/v-deo.html
Professor, parabéns pelo vídeo. Gostaria de saber como faço para analisar um conjunto de dados de um experimento em blocos casualizados (DBC) com parcelas perdidas?
4 роки тому+2
Olá Lúcia, Obrigado pelas palavras! Seu caso se refere a dados não balanceado. Infelizmente o Sisvar permite analisar apenas dados balanceados. A única exceção se aplica a experimentos conduzidos em delineamento inteiramente casualizado com apenas um fator (Ferreira, 2011). Desculpe não poder ajudar. Fonte: Ferreira, D. F. Sisvar: a computer statistical analysis system. Ciência e Agrotecnologia (UFLA), v. 35, n.6, p. 1039-1042, 2011.
Bom dia. No tratamento quantitativo tenho uma combinação envolvendo dois dados qualitativos. Como colocar na tabela para o SISVAR? Por exemplo, Tenho 3 tratamentos qualitativos A, B e C e 4 tratamentos quantitativos 100%, 95%, 75% e 55%, mas os tratamentos quantitativos são uma combinação (mistura) envolvendo os tratamentos qualitativos (100A 0B, 95A 5B, 75A 25B, 55A 45B / 100A 0C 95A 5C, 75A 25C, 55A 45C)
4 роки тому+1
Caro Matheus, Você deverá criar uma coluna para cada fator, isto é, uma coluna para o tratamento quantitativo (A, B e C) e outra para o quantitativo (55-100%).
Boa tarde professor! Agradeço pelas as publicações dos vídeos referente análise estatística de esquema fatorial. Eu tenho um problema referente a um esquema fatorial triplo, porém as minhas análises de regressão fica dando erro no Exemplo Cultivar x Doses.
Olá Mateus, Baseado apenas nas informações do seu comentário fica difícil afirmar com precisão o problema. Mas pode ser erro de declaração dos valores na sua planilha. Se o fator "doses" for quantitativo (ex. 1, 2, 3, 4) declare como número (2 casas). Já cultivar, se for dados de texto (ex. cultivar 1, cultivar 2 ou ainda Cultivar Brilhante, Cultivar Pérola etc) salve como texto e não como geral. Feito isso, exporte o arquivo para o formato dbf e use no Sisvar. Tente isso e me avise se deu certo. Abraço
Faz para testes sensoriais, aonde temos duas variáveis tratamentos (o experimento) e os julgadores.
2 роки тому
Ola Ayrton, Obrigado pelo comentário. O SISVAR pode ser utilizado para analisar dados de estudos de diferentes naturezas, inclusive, testes sensoriais. Para ajudá-lo, por favor, detalhe mais a sua dúvida. Abraço
@ realizar testes de comparação de médias e tal... mas pensando em um experimento, veja, em uma análise sensorial temos nossas amostras que são tratamentos (10%, 20%, 30% de proteínas em biscoitos, exemplo), 120mpessoas analisam essa amostra em relação ao sabor, cada avaliador dar uma nota de 0 a 9. Como ficaria, usamos um experimento inteiramente casualizado
2 роки тому
@@ayrtonsennan Aparentemente, se enquadra em um DIC com 3 tratamentos (10%, 20%, 30% de proteínas) e dezenas de repetições, com uso de TCM Tukey para diferentes variáveis (ex. sabor, textura etc). Mas recomendo você pesquisar artigos sobre o mesmo tema publicados em periódicos idôneos e verificar qual o design experimental mais adequado. Espero ter ajudado!
2 роки тому
@Ayrton Senna Fernandes Ferreira Há um vídeo no canal explicando a análise de DIC com TCM Tukey: ua-cam.com/video/cP3o17LhEQ8/v-deo.html
Olá, professor! Parabéns pela aula! Tenho uma dúvida quanto a interação dos fatores fertilizante e dose. O valor 0,0639 na análise Pr>Fc, significa que houve ou não interação?
3 роки тому
Olá Talita, Obrigado pelo comentário. De fato, não houve interação significativa a 5% de probabilidade. No entanto, gostaria de fazer alguns comentários acerca desse ponto. Primeiro, interação significativa ocorre quando o efeito de um fator depende do outro fator. Nesse contexto, muito usuários apenas desdobram a interação quando essa for significativa. No entanto, em muito casos, mesmo não sendo significativa a interação, o desdobramento permite identificar exatamente em quais níveis de um fator houve diferenças entre os níveis do outro fator. Por exemplo, no caso da variável "peso", perceba que em dois níveis do fator "dose" (50 e 100) houve diferenças entre os níveis do outro fator (fertilizante). O mesmo acontece com o segundo desdobramento - houve efeito significativo das doses (fator 1) em ambos os níveis do fator 2 (fertilizante: mineral e orgânico). Portanto, mesmo que alguns estatísticos recomendem só desdobrar a interação quando for significativa, ainda acredito que o desdobramento seja útil em muitos estudos. Caso alguém queira discorrer algo mais a respeito, por favor, fique a vontade. Contribuições para esse canal são sempre bem vindas.
Saudações professor, montei um ensaio no DBC, no entanto tenho dificuldades em processar os dados obtidos atraves do ensaio. peço ajuda.
3 роки тому
Olá Michela, Obrigado pelo comentário. Eu preparei alguns vídeos no canal explicando passo a passo a análise de dados em DBC com tratamentos qualitativos ou quantitativos ou ainda a combinação desses (fatorial), os quais seguem abaixo: - Tratamentos qualitativos (Teste Tukey): ua-cam.com/video/Ymywib6Ob9s/v-deo.html - Tratamentos quantitativos (Regressão): ua-cam.com/video/gAzHTkNoWrk/v-deo.html - Tratamentos qualitativos e quantitativos (fatorial): ua-cam.com/video/NrN_Wt7qzjQ/v-deo.html Caso tenha alguma dúvida específica durante o processo de análise, por favor, poste nos comentários. Será um prazer ajudá-la. Bom trabalho!
Olá. No caso a interação (Fertilizante x Dose) não foi significativa (foi superior a 0,05) pq realizou-se o desdobramento? No caso não deveria avaliar-se as variaveis isoladamente?
4 роки тому+1
Olá Weder, A questão de considerar a significância para realizar ou não o desdobramento é polêmico entre pesquisadores. Não sou especialista em estatística, portanto, minha resposta se resumirá a uma opinião. Quando a interação é significativa sabe-se que há dependência entre fatores para a manifestação de uma resposta. Mesmo que não seja significativa, o desdobramento da interação, muitas vezes, traz informações relevantes. No caso do exemplo do vídeo, perceba que foi graças a esse procedimento que verificou-se quais modelos de regressão são os mais recomendados e ainda, especificamente, em quais doses houve diferença entre fertilizantes. Portanto, perceba que o desdobramento da interação se torna muito útil em alguns casos. Mas reitero que alguns estatísticos podem questionar esse procedimento. Caso tenha alguma informação que contribua para essa discussão, por favor, poste nos comentários. Considero que aqui também seja um local para troca de conhecimentos e experiência e assim ajudar outros colegas. Por favor, fique a vontade para fazer suas colocações.
Olá professor! gostaria de saber como o senhor plotou o gráfico no excel.
3 роки тому
Olá Eric, Obrigado pelo comentário. Não sei qual versão do Excel você possui, mas expliquei o passo a passo da plotagem no Excel versão 2007 nesse vídeo (15:20). As fórmulas utilizadas são as mesmas independente da versão do Excel. Espero ter ajudado. Qualquer dúvida, chame nos comentários.
Obrigado professor, entendi. Então, como a significância de uma regressão quer dizer que todas as doses tem diferenças entre si, é por este motivo que, no vídeo, não se colocou “letrinhas” entre as doses crescentes dentro de cada linha da regressão, por já estar “implícito” que há diferença significativa entre todas as doses, não é isso? Outra dúvida professor: Em um dos seus vídeos sobre DBC, os resultados deram uma não significância entre os blocos. Isto quer dizer que o pesquisador poderia (ou deveria) ter instalado o experimento em DIC? Então, neste caso, seria errado o pesquisador refazer a análise estatística como um DIC, pois analisando como um DBC, ele perdeu graus de liberdade do resíduo? Ou isto não é correto, pelo fato de, no experimento instalado em DBC, a aleatoriedade foi feita apenas dentro de cada bloco, e no DIC o sorteio é geral na área experimental. Obrigado mais uma vez.
5 років тому+1
Bom dia Apolino, Exatamente. Adicionalmente, as "letrinhas" são mais comumente utilizadas em testes de comparação múltipla (ex. Tukey). Com relação à sua segunda dúvida, o fato de não haver diferenças entre blocos indica que a blocagem é desnecessária, ou ainda, que foi realizada de forma incorreta. Nesse caso, não tem como saber, pois os dados utilizados no exemplo do outro vídeo, são fictícios. Embora haja trabalhos publicados em periódicos renomados (Mclaren et al. 2016, Plant and Soil, v.401,p.23-38) nos quais houve remoção do fator bloco da ANOVA, considero incorreto. Pois desde o início do estudo houve restrição em termos de aleatorização das parcelas, condicionada ao bloco e não em toda a área experimental (DIC). Dessa forma, considero que a ANOVA deve ser realizada de acordo com a aleatorização das parcelas utilizada no estudo: - total (DIC) ou, por bloco (DBC). Abraço Joaquim
Ola colega tudo bem? excelente vídeo, estou com problemas na analise trifatorial com fator 1 qualitativo (tipos de dosadores de fertilizante), fator 2 inclinação de trabalho longitudinal (-11,0,11) quantitativo, fator 3 inclinação de trabalho transversal (-11,0,11) quantitativo. Quando faço avaliação sem colocar o teste dos fatoriais, dá certo, avaliação quali e a quanti, agora quando coloco as combinações, ele dá erro, TENTATIVO DE APLICAR REGRESSÃO A X QUALITATIVO!NADA FEITO, sabes o que é? já tentei qlq combinação, e dá o mesmo
4 роки тому+1
Olá David, Obrigado pelo comentário! No seu caso, como possui apenas três níveis de cada fator quantitativo (-11, 0 e 11) limita a análise de regressão, pois possui apenas três pontos para ajuste dos modelos. Recomendo acessar os vídeos anteriores desse canal onde aprofundo um pouco mais a análise de dados quantitativos por meio da análise de regressão. No seu caso, talvez seja interessante analisar os fatores 2 e 3 como se fossem qualitativos (teste de comparação múltipla, ex. Tukey e LSD), caso o maior interesse seja saber se há diferenças entre os tratamentos (-11, 0 e 11). Agora caso deseje determinar a melhor inclinação, a qual pode ser um valor intermediário entre os níveis testados, a análise de regressão seria mesmo o melhor caminho, desde que haja mais níveis para uma boa estimativa/ajuste de modelos. Outra coisa, no Excel é importante saber declarar os dados (texto ou número), senão podem ocorrer erros na leituras dos dados no SISVAR. Espero ter ajudado David!
Para um TCC, é necessário representar a ANAVA antes do teste de médias?
4 роки тому+1
O quadro de anava trás informações complementares ao teste de média. Torna o texto mais completo e complementa a discussão do resultados. Mas é opcional no caso de artigos científicos. Para TCC, sugiro confirmar a necessidade da tabela de anava com seu orientador.
Olá! Amigo, com um tratamento adicional, como eu faria a análise no SISVAR ?
4 роки тому
Boa tarde Mirandy, Infelizmente "vou ficar te devendo essa". Nesse caso geralmente utilizo outros softwares estatísticos. Se eu descobrir te aviso. Att. Prof. Joaquim
Muito bom Professor, suas vídeo aulas vai me ajudar muito no mestrado. Grande abraço
Olá Eduardo,
Obrigado pelas palavras e sucesso no seu mestrado. Grande abraço!
Muito bom, me ajudou aqui no mestrado em engenharia agrícola na UEG!
Excelente vídeo aula, direto ao ponto de forma minuciosa, efetiva e explanatória.
Obrigado pelo comentário e pelas palavras, Leandro.
Cara você me salvou com esse vídeo, não tava saindo o meu desdobramento já estava desistido, muito obrigado mesmo.
Perfeito...
Excelente explicação!
Ajudou muitooo...
Obrigado!
Por nada!
Muito bem explicado, meus parabéns!! Obrigado professor Joaquim.
Muito obrigada, professor! Me ajudou muito. Deus te abençoe!
Excelente conteúdo! Agradeço pelas publicações.
Obrigado Gean!
Sensacional!
Obrigado pela aula, professor!
Obrigado João Neto!
Muito bom ganhou um inscrito
Muito bom, obrigado, irei recomenda o canal aos meu colegas 👍
Tenho uma dúvida, caso em todas as variáveis analisadas não ocorra diferença significativa nos dados analisados, como devo proceder com a análise?
Boa tarde @@joseeduardoalmeidateixeira942
Ausência de diferença significativa também é resultado.
Primeiro, você olha a significância na tabela da Análise de Variância (ANOVA). Mesmo que não haja efeito significativo dos fatores testados (há opiniões contrárias), proceda o desdobramento da interação dos fatores (fertilizante e dose, nesse caso). Ao desdobrar dose dentro de fertilizante, você obterá a significância da regressão, isto é, se houve diferenças entre as doses testadas. Se significativo, proceda como no vídeo. Mas caso não seja significativo, se houve R2 bom (para mim acima de 75%), você pode plotar a linha de tendência no gráfico e inserir a equação de regressão. No entanto, ao invés de "*" ou "**" (5 e 1%, respectivamente), insira "ns" (não significativo). Caso o R2 esteja muito baixo, apenas plote os pontos e informe média das doses para aquela variável.
Mas reitero a importância de checar previamente à ANOVA a existência de outliers (pontos muito acima ou abaixo da média) e se os dados atendem às pressuposições da ANOVA (normalidade, homocedasticidade, aditividade e independência). Pois erros durante esse momento pode resultar no erro Tipo II, isto é, deixar de apontar diferenças significativas quando existem.
Espero mais ter ajudado do que complicado. Mas caso ainda haja dúvida, por favor, não hesite em comentá-la.
Joaquim
@ entendi, ok. Agradeço.
Valeu prof
Excelente tutorial! Particularmente, estou enfrentando uma dificuldade. Ao final de cada análise o programa apresenta a seguinte mensagem: "Tentativa de aplicar regressão a X qualitativo. Nada foi feito!". Sabe me dizer como contornar esse problema? Seria algum erro na planilha de dados? Meus fatores são Cultivares e Níveis de Salinidade do solo.
Olá Aderico,
Obrigado pelo comentário. Possivelmente você não declarou os dados de regressão (níveis de salinidade no solo) como número na planilha. Se for isso mesmo, no excel, basta selecionar os dados numéricos da coluna salinidade, clicar no botão direito do mouse e selecionar a opção "Formatar células", selecionar "Número" e clicar em "OK". Feito isso, basta salvar e exportar para o formato dbf. Tente esse procedimento e veja se resolve seu problema.
@, foi exatamente isso!!!! Problema resolvido. Muito obrigado pela ajuda e, mais um vez, parabéns pelo canal.
@@adericojuniorbadaropimente3937 Obrigado! 🙂
boa noite . não consigo fazer o gráfico . para ficar da forma como o professor fez. alguém pode ajudar
Opa muito boa a aula !!! Só queria tirar uma dúvida e se eu estivesse trabalhando com duas doses em interação? Então as duas iam para regressão ?
Olá Thiago,
Obrigado pelo comentário. Isso mesmo, pois são tratamentos quantitativos. Uma exceção seria se tivesse três ou menos níveis (ex. doses), pois dificultaria a seleção e ajuste de modelos.
Professor Joaquim obrigado por sanar as duvidas em um assunto tao complexo. Mas aproveitando a chance tenho mais duas.
1 - qdo o fator quantitativo tem menos 4 niveis pode-se usar tukey ao inves de regressao?
2 - no desdobramento onde tem-se uma regressao, pode acontecer do pvalor da funçao linear dar significativo e o da quadratica nao, ou seja, b1 significativo no primeiro quadro e no segundo quadro de baixo b2 nao ser significativo. Isto indica que deve-se usar a linear para um melhor ajuste?
Olá professor, parabéns pelo vídeo. Muito didático e bem detalhado. Nada como um profissional da área específica pra explicar.
Professor, no seu vídeo 5, quando desdobrou Doses dentro de Fertilizantes, deram os modelos quadráticos significativos pra os Fertilizantes mineral e orgânico.
Como você bem explicou, dose é uma variável quantitativa e teve que usar regressão.
Uma dúvida:
Quando dá significativa a regressão, significa que esta significância é com relação ao ajuste dos pontos (doses) com a linha de tendência?
Ou esta significância na regressão quer dizer que todos os pontos do gráficos (doses 0,25, 50, 75 e 100 kg/há) têm diferenças estatística entre si, para o adubo mineral por exemplo?
Esta segunda pergunta é importante porque, teria como diferenciar se, por exemplo, a dose 75 tem diferença significativa da dose 100 (no mesmo fertilizante). Isso seria importante para o agricultor, pois ele saberia se economizaria colocando somente 75 kg/há do adubo, caso as produtividades entre com doses 75 e 100 kg/há não tivessem diferença significativa.
Não sei se eu fui claro na pergunta.
Obrigado.
Caro Apolino, boa tarde.
Obrigado pelo comentário e interesse no assunto.
O ajuste dos pontos com a linha de tendência é expresso pelo R2, isto é, quanto mais mais próximo de 100%, melhor o modelo de regressão escolhido explica o comportamento dos seus dados, ou ainda, mais próximo da linha de tendência estão seus pontos. Já a significância da regressão, expressa pelo p-valor (Pr>/t/), informa se houve efeito do fator dose para cada um dos fertilizantes (desdobramento), isto é, se houve diferenças entre as doses testadas (0, 25, 50, 75 e 100).
Mas considerando esse aspecto prático da pesquisa, o qual considero muito importante, uma vez que um dos objetivos da pesquisa é resolver/amenizar problemas da população. Nesse contexto, uma pergunta comum surge: "Qual é a "melhor" dose de cada fertilizante?". Creio que a resposta, nesse caso, não esteja na regressão. O caminho está na derivação da função quadrática, onde você encontra a dose exata de fertilizante para obtenção da maior produtividade (vértice da parábola). Essa dose pode ser facilmente calculada pelas fórmulas de Y vértice e X vértice, as quais são produtos da derivação da função de 2° grau. Uma das vantagens da regressão em relação aos testes de comparação múltipla (ex. Tukey) é justamente encontrar valores intermediários, uma vez que a maior produção pode ser observada fora das doses testadas (0, 25, 50, 75 e 100), que é o caso dos dados apresentados nesse vídeo.
Espero ter respondido suas questões. Mas caso ainda tenha dúvidas, por favor, não exite em perguntar.
Joaquim
professor, ótimo video.. ..tenho uma situação que nao pode ser enquadrado como exp fatorial..é o seguinte, sao varios manejos de solo que foram avaliados em diferentes profundidades (4 camadas de solo) como seria colocado esses dados?
Olá Alovisi,
Obrigado pelo comentário. Com relação à sua dúvida, há pessoas que consideram profundidade como fator, contudo, outros não. Caso você considere as profundidades como fator, seu fatorial seria Z x 4, em que Z é número de níveis do fator 1 (manejos de solos), e 4 o número de profundidades. Mas recomendo você verificar com seu orientador e/ou buscar artigos científicos nessa área de pesquisa para embasar sua decisão de considerar ou não o fator 2. Espero ter ajudado.
Abraços
Muito esclarecedor, muito bom! Parabéns! Será que poderia nos ajudar com Análise Conjunta no Sisvar?
Olá Juliana, obrigado pelas palavras! Infelizmente não sei como realizar análise conjunta no Sisvar. Já efetuei essa análise mas em outros softwares estatísticos (SAS e R). Desculpe não poder ajudá-la.
Parabéns professor!
Obrigado! 😊
Ótimo vídeo professor, parabéns. Mas tenho uma pergunta, como salvar em dBASE no Excel para o sisvar reconhecer?
Olá Jorney,
Obrigado pelo comentário. Para salvar no formato dBASE você pode utilizar algumas versões do MS-word (ex. 2003) ou outros softwares como o LibreOffice Calc. Descrevi o passo a passo em outro vídeo do canal, o qual segue abaixo.
ua-cam.com/video/cP3o17LhEQ8/v-deo.html
@ meu muito obrigado
Professor, parabéns pelo vídeo. Gostaria de saber como faço para analisar um conjunto de dados de um experimento em blocos casualizados (DBC) com parcelas perdidas?
Olá Lúcia,
Obrigado pelas palavras!
Seu caso se refere a dados não balanceado. Infelizmente o Sisvar permite analisar apenas dados balanceados. A única exceção se aplica a experimentos conduzidos em delineamento inteiramente casualizado com apenas um fator (Ferreira, 2011). Desculpe não poder ajudar.
Fonte: Ferreira, D. F. Sisvar: a computer statistical analysis system. Ciência e Agrotecnologia (UFLA), v. 35, n.6, p. 1039-1042, 2011.
@ tudo bem professor! Muito obrigada!
Bom dia. No tratamento quantitativo tenho uma combinação envolvendo dois dados qualitativos. Como colocar na tabela para o SISVAR? Por exemplo, Tenho 3 tratamentos qualitativos A, B e C e 4 tratamentos quantitativos 100%, 95%, 75% e 55%, mas os tratamentos quantitativos são uma combinação (mistura) envolvendo os tratamentos qualitativos (100A 0B, 95A 5B, 75A 25B, 55A 45B / 100A 0C 95A 5C, 75A 25C, 55A 45C)
Caro Matheus,
Você deverá criar uma coluna para cada fator, isto é, uma coluna para o tratamento quantitativo (A, B e C) e outra para o quantitativo (55-100%).
Boa tarde professor! Agradeço pelas as publicações dos vídeos referente análise estatística de esquema fatorial. Eu tenho um problema referente a um esquema fatorial triplo, porém as minhas análises de regressão fica dando erro no Exemplo Cultivar x Doses.
O Sr. poderia me ajudar?
Olá Mateus,
Baseado apenas nas informações do seu comentário fica difícil afirmar com precisão o problema. Mas pode ser erro de declaração dos valores na sua planilha. Se o fator "doses" for quantitativo (ex. 1, 2, 3, 4) declare como número (2 casas). Já cultivar, se for dados de texto (ex. cultivar 1, cultivar 2 ou ainda Cultivar Brilhante, Cultivar Pérola etc) salve como texto e não como geral. Feito isso, exporte o arquivo para o formato dbf e use no Sisvar. Tente isso e me avise se deu certo.
Abraço
Poderia me passa o contato do Sr.?
A mensagem que aparece é "Tentativa de aplicar regressão a X qualitativo! Nada foi feito!
Faz para testes sensoriais, aonde temos duas variáveis tratamentos (o experimento) e os julgadores.
Ola Ayrton,
Obrigado pelo comentário. O SISVAR pode ser utilizado para analisar dados de estudos de diferentes naturezas, inclusive, testes sensoriais. Para ajudá-lo, por favor, detalhe mais a sua dúvida. Abraço
@ realizar testes de comparação de médias e tal... mas pensando em um experimento, veja, em uma análise sensorial temos nossas amostras que são tratamentos (10%, 20%, 30% de proteínas em biscoitos, exemplo), 120mpessoas analisam essa amostra em relação ao sabor, cada avaliador dar uma nota de 0 a 9. Como ficaria, usamos um experimento inteiramente casualizado
@@ayrtonsennan Aparentemente, se enquadra em um DIC com 3 tratamentos (10%, 20%, 30% de proteínas) e dezenas de repetições, com uso de TCM Tukey para diferentes variáveis (ex. sabor, textura etc). Mas recomendo você pesquisar artigos sobre o mesmo tema publicados em periódicos idôneos e verificar qual o design experimental mais adequado. Espero ter ajudado!
@Ayrton Senna Fernandes Ferreira Há um vídeo no canal explicando a análise de DIC com TCM Tukey: ua-cam.com/video/cP3o17LhEQ8/v-deo.html
Parabéns!!
Obrigado Sthefany!
Olá professor, parabéns pelo vídeo. gostaria de ver um exemplo DBC fatorial com subsubdividido
Olá Adriano,
Obrigado pela sugestão.
Olá, professor! Parabéns pela aula!
Tenho uma dúvida quanto a interação dos fatores fertilizante e dose. O valor 0,0639 na análise Pr>Fc, significa que houve ou não interação?
Olá Talita,
Obrigado pelo comentário. De fato, não houve interação significativa a 5% de probabilidade. No entanto, gostaria de fazer alguns comentários acerca desse ponto. Primeiro, interação significativa ocorre quando o efeito de um fator depende do outro fator. Nesse contexto, muito usuários apenas desdobram a interação quando essa for significativa. No entanto, em muito casos, mesmo não sendo significativa a interação, o desdobramento permite identificar exatamente em quais níveis de um fator houve diferenças entre os níveis do outro fator. Por exemplo, no caso da variável "peso", perceba que em dois níveis do fator "dose" (50 e 100) houve diferenças entre os níveis do outro fator (fertilizante). O mesmo acontece com o segundo desdobramento - houve efeito significativo das doses (fator 1) em ambos os níveis do fator 2 (fertilizante: mineral e orgânico). Portanto, mesmo que alguns estatísticos recomendem só desdobrar a interação quando for significativa, ainda acredito que o desdobramento seja útil em muitos estudos. Caso alguém queira discorrer algo mais a respeito, por favor, fique a vontade. Contribuições para esse canal são sempre bem vindas.
Saudações professor, montei um ensaio no DBC, no entanto tenho dificuldades em processar os dados obtidos atraves do ensaio.
peço ajuda.
Olá Michela,
Obrigado pelo comentário. Eu preparei alguns vídeos no canal explicando passo a passo a análise de dados em DBC com tratamentos qualitativos ou quantitativos ou ainda a combinação desses (fatorial), os quais seguem abaixo:
- Tratamentos qualitativos (Teste Tukey): ua-cam.com/video/Ymywib6Ob9s/v-deo.html
- Tratamentos quantitativos (Regressão): ua-cam.com/video/gAzHTkNoWrk/v-deo.html
- Tratamentos qualitativos e quantitativos (fatorial): ua-cam.com/video/NrN_Wt7qzjQ/v-deo.html
Caso tenha alguma dúvida específica durante o processo de análise, por favor, poste nos comentários. Será um prazer ajudá-la. Bom trabalho!
Olá. No caso a interação (Fertilizante x Dose) não foi significativa (foi superior a 0,05) pq realizou-se o desdobramento? No caso não deveria avaliar-se as variaveis isoladamente?
Olá Weder,
A questão de considerar a significância para realizar ou não o desdobramento é polêmico entre pesquisadores. Não sou especialista em estatística, portanto, minha resposta se resumirá a uma opinião. Quando a interação é significativa sabe-se que há dependência entre fatores para a manifestação de uma resposta. Mesmo que não seja significativa, o desdobramento da interação, muitas vezes, traz informações relevantes. No caso do exemplo do vídeo, perceba que foi graças a esse procedimento que verificou-se quais modelos de regressão são os mais recomendados e ainda, especificamente, em quais doses houve diferença entre fertilizantes. Portanto, perceba que o desdobramento da interação se torna muito útil em alguns casos. Mas reitero que alguns estatísticos podem questionar esse procedimento. Caso tenha alguma informação que contribua para essa discussão, por favor, poste nos comentários. Considero que aqui também seja um local para troca de conhecimentos e experiência e assim ajudar outros colegas. Por favor, fique a vontade para fazer suas colocações.
Olá professor! gostaria de saber como o senhor plotou o gráfico no excel.
Olá Eric,
Obrigado pelo comentário. Não sei qual versão do Excel você possui, mas expliquei o passo a passo da plotagem no Excel versão 2007 nesse vídeo (15:20). As fórmulas utilizadas são as mesmas independente da versão do Excel. Espero ter ajudado. Qualquer dúvida, chame nos comentários.
Obrigado professor, entendi.
Então, como a significância de uma regressão quer dizer que todas as doses tem diferenças entre si, é por este motivo que, no vídeo, não se colocou “letrinhas” entre as doses crescentes dentro de cada linha da regressão, por já estar “implícito” que há diferença significativa entre todas as doses, não é isso?
Outra dúvida professor:
Em um dos seus vídeos sobre DBC, os resultados deram uma não significância entre os blocos. Isto quer dizer que o pesquisador poderia (ou deveria) ter instalado o experimento em DIC?
Então, neste caso, seria errado o pesquisador refazer a análise estatística como um DIC, pois analisando como um DBC, ele perdeu graus de liberdade do resíduo?
Ou isto não é correto, pelo fato de, no experimento instalado em DBC, a aleatoriedade foi feita apenas dentro de cada bloco, e no DIC o sorteio é geral na área experimental.
Obrigado mais uma vez.
Bom dia Apolino,
Exatamente. Adicionalmente, as "letrinhas" são mais comumente utilizadas em testes de comparação múltipla (ex. Tukey).
Com relação à sua segunda dúvida, o fato de não haver diferenças entre blocos indica que a blocagem é desnecessária, ou ainda, que foi realizada de forma incorreta. Nesse caso, não tem como saber, pois os dados utilizados no exemplo do outro vídeo, são fictícios. Embora haja trabalhos publicados em periódicos renomados (Mclaren et al. 2016, Plant and Soil, v.401,p.23-38) nos quais houve remoção do fator bloco da ANOVA, considero incorreto. Pois desde o início do estudo houve restrição em termos de aleatorização das parcelas, condicionada ao bloco e não em toda a área experimental (DIC). Dessa forma, considero que a ANOVA deve ser realizada de acordo com a aleatorização das parcelas utilizada no estudo: - total (DIC) ou, por bloco (DBC).
Abraço
Joaquim
Ola colega tudo bem? excelente vídeo, estou com problemas na analise trifatorial com fator 1 qualitativo (tipos de dosadores de fertilizante), fator 2 inclinação de trabalho longitudinal (-11,0,11) quantitativo, fator 3 inclinação de trabalho transversal (-11,0,11) quantitativo. Quando faço avaliação sem colocar o teste dos fatoriais, dá certo, avaliação quali e a quanti, agora quando coloco as combinações, ele dá erro, TENTATIVO DE APLICAR REGRESSÃO A X QUALITATIVO!NADA FEITO, sabes o que é? já tentei qlq combinação, e dá o mesmo
Olá David,
Obrigado pelo comentário!
No seu caso, como possui apenas três níveis de cada fator quantitativo (-11, 0 e 11) limita a análise de regressão, pois possui apenas três pontos para ajuste dos modelos. Recomendo acessar os vídeos anteriores desse canal onde aprofundo um pouco mais a análise de dados quantitativos por meio da análise de regressão. No seu caso, talvez seja interessante analisar os fatores 2 e 3 como se fossem qualitativos (teste de comparação múltipla, ex. Tukey e LSD), caso o maior interesse seja saber se há diferenças entre os tratamentos (-11, 0 e 11). Agora caso deseje determinar a melhor inclinação, a qual pode ser um valor intermediário entre os níveis testados, a análise de regressão seria mesmo o melhor caminho, desde que haja mais níveis para uma boa estimativa/ajuste de modelos. Outra coisa, no Excel é importante saber declarar os dados (texto ou número), senão podem ocorrer erros na leituras dos dados no SISVAR. Espero ter ajudado David!
@ ola, eu rodei linear, já que só tem 3 pontos, tive ajuda do colega prof. que fez o Sisvar, mas mto obrigado. abr
ahh, sou eu David.
Olá, gostaria de saber se tem como me disponibilizar esses dados que usou para que eu possa testar?
Para um TCC, é necessário representar a ANAVA antes do teste de médias?
O quadro de anava trás informações complementares ao teste de média. Torna o texto mais completo e complementa a discussão do resultados. Mas é opcional no caso de artigos científicos. Para TCC, sugiro confirmar a necessidade da tabela de anava com seu orientador.
Olá! Amigo, com um tratamento adicional, como eu faria a análise no SISVAR ?
Boa tarde Mirandy,
Infelizmente "vou ficar te devendo essa". Nesse caso geralmente utilizo outros softwares estatísticos. Se eu descobrir te aviso. Att.
Prof. Joaquim