1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorSilva, André Barbosa Ventura da-
dc.date.accessioned2013-04-10T20:44:41Z-
dc.date.available2013-04-10T20:44:41Z-
dc.date.issued2013-
dc.date.submitted2012-
dc.identifier.citationSILVA, A. B. V. da. Erro tipo I e poder do teste F em delineamentos do tipo Sudoku / 2012. 94 p. Dissertação (Mestrado Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/378-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de “Mestre”.pt_BR
dc.description.sponsorshipPrograma de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais, REUNIpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.subjectDelineamentos experimentaispt_BR
dc.subjectQuadrado latinopt_BR
dc.subjectErro tipo Ipt_BR
dc.subjectPoderpt_BR
dc.subjectSimulação Monte Carlopt_BR
dc.subjectSudokupt_BR
dc.subjectDesign of experimentspt_BR
dc.subjectLatin squarept_BR
dc.subjectMonte Carlo Simulationpt_BR
dc.subjectPowerpt_BR
dc.subjectSudoku.pt_BR
dc.subjectType I errorpt_BR
dc.titleErro tipo I e poder do teste F em delineamentos do tipo Sudokupt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Bueno Filho, Júlio Sílvio de Sousa-
dc.contributor.referee1Pinheiro, Ana Carla Marques-
dc.contributor.referee1Ferreira, Daniel Furtado-
dc.contributor.referee1Chaves, Lucas Monteiro-
dc.description.resumoFrequentemente várias fontes de variação indesejadas ao experimento são observadas e precisam ser controladas. Nestes casos, uma possibilidade é empregar delineamentos em quadrado latino e suas variantes. Um quadrado sudoku é um tipo especial de quadrado latino, que além de permitir o controle de fontes de variação no sentido de linhas e colunas, também permite o controle local em subquadrados contendo todos os tratamentos. Contudo, nos sudokus a nova fonte de controle local não é ortogonal com linhas e colunas (como seria em um quadrado greco-latino, por exemplo). Foi corrigido um erro na literatura em relação aos graus de liberdade da análise de variância (ANAVA) em sudoku. Como critério de comparação desses delineamentos, foram avaliados a taxa de erro tipo I e poder do teste F para tratamentos via simulação Monte Carlo. Quanto ao erro tipo I, os sudokus apresentaram mesmo tamanho que os níveis nominais praticados. Os delineamentos do tipo sudoku apresentaram maior poder do que os quadrados latinos comuns de mesmas dimensões. Foi considerado um exemplo da análise sensorial de alimentos em que havia grande número de tratamentos (16, em um fatorial com interações). Este caso é comum e, em geral, demanda quadrados da tamanho grande que induzem potenciais heterogeneidade e podem se beneficiar do controle adicional dos sudoku. Recomenda-se a utilização dos sudokus sempre que se puder identificar três fontes de variação em estrutura adequada para o controle local.pt_BR
dc.description.resumoIt is a common situation to have many sources of undesired variability observed and controled to a better experiment. In these cases we can use latin square designs and designs alike. A sudoku is a special case of latin square that allows for local control in subsquares containing all treatments. The new source of variation is however not orthogonal to rows and columns (as would be the case of a graeco-latin square). Criteria to compare these designs were type I error rate and power of F test for treatment comparisons calculated via Monte-Carlo simulation. We found and fix an error in the literature with respect to the degrees of freedom for the ANOVA. Sudoku designs were more powerfull and more efficient than latin squares in the presence of a source of variation related to squares. An example was given from sensory analysis in which a great number of treatments were compared (16 in a factorial with interactions). This is a rather common situation that usually demands large blocks that induce potential heterogeneity and could benefit from sudoku. Sudoku can be recommended as an efficient and powerful design in situations that we can identify convenient structure to local control. Keywords: Design of experiments. Latin square. Monte Carlo Simulation. Power. Sudoku. Type I error.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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