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dc.contributor.authorRodrigues, Josiane-
dc.contributor.authorPiedade, Sônia Maria de Stefano-
dc.contributor.authorLara, Idemauro Antonio Rodrigues de-
dc.creatorRodrigues, Josiane-
dc.creatorPiedade, Sônia Maria de Stefano-
dc.creatorLara, Idemauro Antonio Rodrigues de-
dc.date2016-03-30-
dc.date.accessioned2017-08-01T20:09:44Z-
dc.date.available2017-08-01T20:09:44Z-
dc.date.issued2017-08-01-
dc.identifier.citationRODRIGUES, J.; PIEDADE, S. M. de S.; LARA, I. A. R. de. Aplicação condicional de testes de comparação de médias a um resultado significativo do teste F global na análise de variância. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 1, p. 1-22, mar. 2016.-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13909-
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho foi comparar o resultado do teste F global da análise de variância com o resultado dos seguintes procedimentos para a comparação de médias de tratamentos duas a duas: Tukey, Duncan, DMS de Fisher, Student-Newman-Keuls e Scheffé. Para tanto foram simulados no delineamento inteiramente casualizado, via método de Monte Carlo, 2.000 experimentos, por cenário, totalizando 128 casos, formados pela combinação entre o número de tratamentos, o número de repetições, o coeficiente de variação dos experimentos e duas combinações dos efeitos de tratamentos. Foi possível notar, em parte dos experimentos simulados, resultados divergentes entre o teste F global e os procedimentos de comparação de médias avaliados na pesquisa. Ainda, na maioria dos casos, a alteração do número de tratamentos e do coeficiente de variação dos ensaios provocou mudanças significativas nos resultados contraditórios, o que não ocorreu quando o número de repetições para tratamentos foi alterado. Por fim, os resultados contraditórios parecem não estar ligados ao desvio de ao menos uma das pressuposições da análise de variância.-
dc.description.abstractABSTRACT: The purpose of this study was to compare the result of the overall F test on analysis of variance with the result of the following multiple comparison procedures: Tukey, Duncan, Fisher’s Least Significant Difference, Student-Newman-Keuls and Scheffé. For this were simulated in the completely randomized design, by Monte Carlo method, 2,000 experiments by scenario, which are in a total of 128 cases, formed by the combination of the number of treatments of the experiments, the number of repetitions for treatments, the coefficient of variation and two combinations for the treatment effects. It was observed, in part of the simulated experiments, divergent results between the overall F test and the mean comparison procedures included in the survey. Still, in most cases the change of the number of treatments and coefficient of variation of the experiments led to significant changes in contradictory results, which didn’t occur when the number of repetitions for treatments was changed. Finally, the contradictory results don’t appear to be linked to the deviation of at least one of the assumptions of analysis of variance.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagepor-
dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
dc.relationhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/98/37-
dc.rightsCopyright (c) 2016 Josiane RODRIGUES, Sônia Maria De Stefano PIEDADE, Idemauro Antonio Rodrigues de LARA-
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceREVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 1 (2016); 1-22-
dc.source1983-0823-
dc.subjectComparação múltipla-
dc.subjectMétodo de Monte Carlo-
dc.subjectSimulação-
dc.subjectMonte Carlo method-
dc.subjectMultiple comparison-
dc.subjectSimulation-
dc.titleAplicação condicional de testes de comparação de médias a um resultado significativo do teste F global na análise de variância-
dc.title.alternativeConditional application of mean comparison tests to a significant result of the overall F test on analysis of variance-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typePeer-reviewed Article-
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