Aplicação de modelos lineares em experimentos com dados categorizados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1986
Autor(a) principal: Guaglianoni, Dalton Geraldo
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-20220207-174548/
Resumo: Pesquisas de diversas áreas corno: Biologia, Medicina, Psicologia, Sociologia, Agricultura etc, apresentam como resultados dados qualitativos o que nos leva a distribuí-los em algumas categorias de respostas, razão principal da denominação de dados categorizados. Nas últimas décadas, dada urna intensa utilização, esse tipo de dados passou a ser objeto de estudo de diversos pesquisadores no intuito de tornar mais flexível as hipóteses a serem testadas, uma vez que as soluções usuais não permitem nenhuma flexibilidade. O objetivo geral do presente trabalho referese ao estudo do método proposto por GRIZZLE et alli (1969) no qual propõe urna teoria utilizando modelos de regressão linear para solucionar problemas envolvendo tabelas de contingência. É objetivo fundamental deste trabalho aplicar o método em um experimento odontológico onde os dados são classificados em cinco fatores subdivididos em dois níveis cada um, e mostrar que as matrizes envolvidas são de fácil construção, após tal construção, o método pode ser processado por um microcomputador através de um programa relativamente simples envolvendo produtos de inversão de matrizes. Pudemos com a teoria de GRIZZLE et alli ajustar uma superfície de resposta ao experimento odontológico com bons resultados e concluir ao final que o método é de fácil aplicação e possibilita uma grande diversificação de hipoteses a serem testadas.