Análise de experimentos em quadrado latino com número diferente de observações por unidade experimental

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1996
Autor(a) principal: Piedade, Sônia Maria de Stefano
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20210104-161106/
Resumo: O presente estudo teve por objetivo estruturar as análises da variância para os experimentos em quadrado latino com número diferente de observações por unidade experimental. Para a análise consideraram-se, como em SCHEFFÉ (1959), os seguintes modelos lineares: yijkr = μ + αi + βj + tk + eijkr ; yijkr = μ + αi + tk + βj + eijkr ; yijkr = μ + βj + tk + αi + eijkr ; yijkr = μ + tk + αi + βj + eijkr ; (i = 1, 2, ..., I; j = 1, 2, ..., J; k = 1, 2, ...K; r = 1, 2, ..., nijk) (I = J = K) onde yijkr é o r-ésimo valor observado na unidade experimental referente à i-ésima linha, na j-ésima coluna e no k-ésimo tratamento; μ é uma constante inerente a todas as observações; αi é o efeito da i-ésima linha; βj é o efeito da j-ésima coluna; tk é o efeito do k-ésimo tratamento; eijkr é o erro aleatório atribuído à observação yijkr tal que eijkr ∩ NID (0, σ2e). Discutiram-se os quatro tipos de somas de quadrados fornecidas pelo sistema estatístico SAS e consequentemente, as respectivas hipóteses testadas através delas. Nesse contexto pode-se concluir que o delineamento em quadrado latino mostrou-se robusto ao desbalanceamento, pois é possível testar através do modelo yijkr = μ + α i + βj + tk + eijkr, hipóteses do tipo: H0: t1 = t2 = ... = tk Como o modelo é sem interação e como no caso não há casela vazia, somente as somas de quadrados do tipo I são diferentes das somas de quadrado dos tipos II, III e IV. Ao pesquisador de posse destas informações, cabe escolher quais funções estimáveis são adequadas para representar a hipótese de seu interesse. Apresentou-se um exemplo ilustrativo na área agronômica.