Dados do Trabalho

Título

DADOS LONGITUDINAIS NA EXPERIMENTAÇAO EM CIENCIA DO SOLO: INOVAÇAO NA ANOVA PARA MEDIDAS REPETIDAS

Resumo

A ANOVA para medidas repetidas (AMR) é uma ferramenta relativamente simples para analisar dados longitudinais embora ainda seja subutilizada nas ciências do solo, especialmente no contexto de experimentos com avaliações sucessivas no tempo ou em camadas sucessivas de solo sob as mesmas unidades experimentais. A AMR pode ser entendida como uma adaptação do modelo em parcelas subdivididas com um fator de correção (épsilon) nos graus de liberdade relacionados às subparcelas. O objetivo deste trabalho foi demonstrar o descontrole do erro α dos modelos fatorial simples (FS), parcelas subdivididas (PS) e faixas (F) para dados longitudinais e validar uma adaptação simples para estimativa de épsilon (correção GG) para a AMR. Foram simulados dados para 11 cenários diferentes, todos possuindo 500 experimentos cada, em fatorial 4x3, 6x5 e 10x8 com diferentes estruturas de covariância (dependência) no fator B. Os dados foram simulados no Calc-LibreOffice e as análises foram realizadas com auxílio do SPEED Stat e SPSS. Os cenários simulados com evidente violação da condição de esfericidade e/ou da independência resultaram em estimativas de erro tipo I superiores aos valores nominais (5%) nos modelos FS, PS e F, o que não ocorreu para o modelo AMR. Um grupo de 200 experimentos dos diferentes cenários permitiu calibrar um modelo para estimativa do valor épsilon para correção GG. Um outro grupo de experimentos simulados permitiu validar o modelo estimado. A correlação (R Pearson) entre os valores exatos para épsilon GG e os estimados foi 0.85**. Além disso, os valores estimados para a correção GG permitiram um adequado controle do erro α em todos os cenários testados. A estimativa de épsilon para correção GG foi inserida como rotina na versão 3.0 do software SPEED Stat.

Palavras-chave

Simulação Monte-Carlo; rANOVA; Parcelas Subdivididas; Faixas