Medidas repetidas categorizadas incompletas: uma aplicação à confiabilidade de cultivares

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: Fonseca, Francisco das Chagas Estevam da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: DADOS CATEGORIZADOS; DELINEAMENTO EXPERIMENTAL; MEDIDAS REPETIDAS
• Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20191220-122800/

Experimentos com medidas repetidas são aqueles nos quais cada indivíduo é observado em diversos tempos diferentes ou sob condições experimentais diferentes. As medidas repetidas são denominadas categorizadas quando a variável resposta é representada por categorias de respostas. Em muitas situações ocorre a existência de dados incompletos. Um dos métodos mais utilizados para a análise de dados incompletos é o de Woolson & Clarke (1984), que assume que os dados são "incompletos por razões totalmente aleatórias" (MCAR - "missing completely at random"), conforme definido em Little & Rubin (1987). Uma aplicação agronômica importante de medidas repetidas categorizadas com dados incompletos foi apresentada por Eskridge (1997). O autor utilizou o conceito de confiabilidade e o método de Woolson & Clarke (1984) para avaliar e comparar híbridos de milho, provenientes de um programa de melhoramento genético. O objetivo do presente trabalho foi aplicar o método de Eskridge (1997), em dois conjuntos de dados, propor um modelo alternativo àquele usado pelo autor, bem como verificar, em cada caso, a suposição de MCAR, utilizando-se o método de Park & Davis ( 1993). Após as análises, concluiu-se que: - em alguns casos o modelo alternativo pode ser mais informativo que o modelo de Eskridge (1997); - o teste do mecanismo de dados incompletos de Park & Davis (1993) é dependente do modelo, não analisando a estrutura, propriamente dita, dos dados.