Delineamentos Experimentais Básicos

1. Delineamento experimental

• Plano utilizado

• Forma como os tratamentos serão designados na

parcela

1.1 – Adoção Princípios básicos

• Obrigatórios Repetição e casualização

• Facultativo Controle local

1.2 – Classificação Delineamentos Experimentais

• Delineamento Inteiramente Casualizado Homogeneidade das condições experimentais

Não utiliza princípio do controle local

• Delineamento Blocos Completos Casualizado Princípio do controle local em única direção

Heterogeneidade condições experimentais(Variação Conhecida)

• Delineamento Quadrado Latino Princípio do controle local em duas direções

Dois Fatores de Blocagem

2. Objetivos Delineamentos Experimentais

• Estimação Erro Experimental

• Precisão dos experimentos

• Teste de Significância

3. Escolha Delineamentos Experimentais

• Tipos Tratamentos

• Uniformidade e quantidade material experimental

• Número de tratamentos

Delineamentos Inteiramente Casualizado

1. Principais Características do DIC

• Delineamento mais simples

• Uniformidade das unidades experimentais

Conduzido em condições controladas e

homogêneas.

• Tratamentos designados às parcelas de forma

aleatória

2. Vantagens do DIC

• Delineamento Flexível

• Análise estatística simples

Mesmo com perdas de dados ou repetições

diferentes

• Perdas de informação com dados perdidos menor

• Grau de liberdade do erro experimental é máximo

2.1 - Planejamento do número de repetições

• Número de parcelas experimentais

Não inferior a 20

• Grau de liberdade associado ao erro experimental

Não inferior a 10

3. Desvantagens do DIC

• Exige homogeneidade total das condições

experimentais

• Pode conduzir a elevado erro experimental

Devido:

Não uniformidade das condições experimentais

Redução da precisão experimental

Todas variações, exceto as devido tratamentos,

são consideradas como variação do erro.

4. Emprego do DIC

• Experimentos de laboratório.

• Experimentos em casa de vegetação.

• Experimentos com animais.

5. Casualização

• As parcelas são determinadas de forma casual(sorteio)

• Para que a unidade experimental tenha a mesma

probabilidade de receber qualquer tratamento.

Exemplo:

Experimento com 4 tratamentos e 5 repetições.

A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C3 C4 C5 D1 D2 D3 D4 D5

Sorteio;

15 7 14 4 12 20 13 11 19 2 1 6 16 8 3 18 10 9 5 17

Disposição do experimento em campo;

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

C1 B5 C5 A4 D4 C2 A2 C4 D3 D2 B3 A5 B2 A3 A1 C3 D5 D1 B4 B1

6. Modelo estatístico

Yij = m + ti + eij

( i = 1, 2,..., t), ( j = 1, 2,..., r)

Yij = valor da parcela, tratamento i repetição j.

m = média geral

ti = efeito do tratamento i

eij = erro experimental, associado a parcela.

7. Hipótese estatística

H0 : m1 = m2 = .... = mi

H1 : mi ≠ mi’ , i ≠ i’

8. Representação das observações

Tratamentos

Repetições Total de tratamento

J=1 J=2 ... J=r Ti

i=1 Y11 Y12 ... Y1r T1

i=2 Y21 Y22 ... Y2r T2

: : : : : :

i=t Yt1 Yt1 ... Ytr Tt

Total G

9. Análise de variância

Fontes de variacão G.L. S.Q. Q.M. Fc

Tratamentos GL Trat SQ Trat QM Trat QM Trat/ QM Erro

Erro experimental GL Erro SQ Erro QM Erro

total GL Total SQ Total

10.Coeficientes de variação (CV)

CV = √QMErro x 100

Média geral