Mario de Andrade Lira Junior 22/9/2015 - Reservados todos os direitos autorais.1.

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27/04/23www.lira.pro.br - Reservados

todos os direitos autorais. 1

• Caso especial do fatorial, com todas as características do mesmo

• Principal diferença é o uso de parcelas diferentes para cada fator• Um fator ocupa parcelas “maiores”, consideradas principais• O outro ocupa parcelas “menores”, que ficam “dentro” da

principal• Em função das diferentes parcelas, há mais de uma

variação do acaso• Esta é a grande diferença em relação ao que vimos

anteriormente• Freqüentemente usado para medições repetidas no

tempo, mas contra-recomendado. • Formas mais adequadas de análise serão examinadas em outro

tópico• O mesmo vale para diferentes profundidades de amostragem

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Parcela principal Sub-parcela Resíduo (a) Resíduo (b)

Quatro sistemas de preparo de solo (plantio direto, uma aração e duas gradagens, duas gradagens, uma aração) – parcela principal, por exigerem parcelas relativamente grandes

Três variedades de milho – sub-parcela, já que parcelas pequenas podem ser utilizadas

Delineamento em blocos, controlando tipo de solo, por exemplo, com três blocos

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Aula de Estatística Aplicada à Agricultura – 2008-1-

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Parcelaprincipal

Bloco

Como uma parcela fica “dentro” da outra temos resíduos diferentes

De modo geral, o maior resíduo é da parcela principal◦ Parcela maior, portanto maior variação do acaso◦ Sempre menor número de parcelas principais do

que sub-parcelas Menor GL para o resíduo das principais do que das

sub-parcelas

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Como cada fator só aparece em um tipo de parcela, cada um vai ser avaliado por um resíduo◦ Fator da parcela principal, apenas pelo resíduo da

parcela principal (a)◦ Fator da sub-parcela, pelo resíduo da sub-parcela

(b)◦ Interação, como só aparece em função da relação

entre as sub-parcelas dentro de cada parcela principal, também pelo resíduo (b)

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Analise de variancia - efeito simples

Class Level InformationClass Levels Valuescult 3 1 2 3dens 3 120 180 240bloco 4 1 2 3 4

Number of Observations Read 36

Number of Observations Used 36

The GLM Procedure



Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F

Model 17 1967.805556 115.753268 8.32 <.0001

Error 18 250.500000 13.916667

Corrected Total 35 2218.305556

R-Square Coeff Var Root MSE y Mean

0.887076 6.645135 3.730505 56.13889

Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F

bloco 3 78.750000 26.250000 1.89 0.1681

cult 2 22.388889 11.194444 0.80 0.4628

cult*bloco 6 236.500000 39.416667 2.83 0.0403

dens 2 70.722222 35.361111 2.54 0.1067

cult*dens 4 1559.444444 389.861111 28.01 <.0001

Tests of Hypotheses Using the Type III MS for cult*bloco as an Error Term

Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F

cult 2 22.38888889 11.19444444 0.28 0.7623

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