Análise multivariada para dados onde a característica observada é subdividida em K classes

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1986
Autor(a) principal: Stuker, Henri
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
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-20220207-213009/
Resumo: Neste trabalho, foi feito um estudo dos experimentos onde cada parcela e subdividida em K classes, segundo um critério pré-estabelecido. Estudou-se o comportamento dos experimentos através do método univariado, onde consideraram se as classes como uma· subdivisão das parcelas, e através do método multivariado onde as classes foram consideradas como um conjunto de mensurações observadas numa mesma parcela. As pressuposições do modelo univariado, em parcelas subdivididas, foram verificadas testando-se as hipóteses de: Homogeneidade das matrizes de covariâncias para tratamentos; Uniformidade da matriz comum de covariâncias. Consideraram-se, para fins de ilustração, as produções, em kg por parcela, de um experimento com batata (Solanum tuberosum L.), onde a produção de cada parcela foi dividida em 3 classes. As pressuposições do modelo em parcelas subdivididas não foram satisfeitas, invalidando assim a parte da análise referente a subparcelas (classes)e interação. A análise multivariada apresentou um menor número de diferenças significativas entre medias de tratamentos quando comparado com as análises individuais de cada classe. Isso ocorre porque no caso do modelo multivariado, o critério de rejeição de H0 e mais rigoroso, por levar em consideração um nível de significância conjunto.