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Apostila_de_E._Experimental_no_SISVAR

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procedimentos estatísticos. Os princípios básicos da 
experimentação são: repetição, casualização e controle local. 
2.1.1 Repetição: consiste no número de vezes em que o tratamento aparece no 
experimento. Tem por finalidade permitir a obtenção da estimativa do erro 
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experimental, aumentar a precisão das estimativas e aumentar o poder dos 
testes estatísticos. 
2.1.2 Casualização: consiste em propiciar aos tratamentos a mesma 
probabilidade de serem designados a qualquer uma das parcelas 
experimentais. Têm por finalidade dar validade às estimativas calculadas 
com os dados observados e aos testes de hipóteses realizados. 
2.1.3 Controle local: sua função é diminuir o erro experimental. É usado quando 
uma área experimental é heterogênea. Tem por finalidade dividir uma área 
heterogênea em áreas menores e homogêneas, chamadas de blocos. 
 
3. PRESSUPOSIÇÕES DA ANÁLISE DE VARIÂNCIA 
Para a realização de uma análise de variância devem-se aceitar algumas 
pressuposições básicas: 
3.1 Aditividade: os efeitos de tratamento e erro devem ser aditivos; 
3.2 Independência: os erros devem ser independentes, ou seja, a probabilidade de que o 
erro de uma observação qualquer tenha um determinado valor não deve depender dos 
valores dos outros erros; 
3.3 Normalidade: os erros devem ser normalmente distribuídos; 
3.4 Homogeneidade: os erros devem apresentar variâncias comuns 
(homogeneidade=homocedasticidade de variâncias). 
Estas pressuposições visam facilitar a interpretação dos resultados e testar a 
significância nos testes de hipóteses. Na prática, o que pode ocorrer é a validade aproximada e 
não exata de alguma (s) dessas pressuposições; nesse caso, o pesquisador não perderia tanto 
com a aproximação visto que os testes aplicados na análise de variância são robustos quanto a 
isso. A homogeneidade de variância é que, na maioria das vezes, é necessária pois, caso não 
seja verificada, o teste F e de comparações múltiplas poderão ser alterados. 
Quanto alguma (s) das pressuposições da análise não se verificam (m), existem 
alternativas que podem ser usadas, entre elas a transformação de dados com a posterior 
análise de variância destes dados transformados ou a utilização dos recursos da estatística não 
paramétrica. 
Feitas as considerações iniciais necessárias para o entendimento dos próximos 
assuntos, iniciaremos agora os conceitos e exemplos dos delineamentos mais usuais. 
 
 
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4. ARQUIVO DE DADOS 
O Microsoft Excel, além de ser uma planilha eletrônica que possui poderosos recursos, 
apresenta alta compatibilidade com os principais programas estatísticos. Além disso, tem a 
grande vantagem de facilidade de acesso e de interação com o usuário. Independente de se 
utilizar o SAS ou o SISVAR, as planilhas com os dados dos experimentos a serem analisados, 
serão feitas utilizando-se o Excel. 
Na Tabela 3 está apresentado um exemplo de planilha criada utilizando-se o Excel. 
Observe que nas colunas são especificados os tratamentos, blocos e variáveis a serem 
analisadas, e nas linhas estão às observações referentes às parcelas experimentais. Devemos 
utilizar sempre o ponto (.) ao invés da vírgula (,) como separador decimal. Se o tratamento for 
qualitativo devemos codificá-los por meio das letras (A, B, C,...), caso seja quantitativo, 
devemos informar as quantidades estudadas. 
 
5. DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC) 
No delineamento inteiramente casualizado é necessário a completa homogeneidade 
das condições ambientais e do material experimental (como por exemplo, quanto à fertilidade 
do solo, distribuição uniforme de água, etc) sendo os tratamentos distribuídos nas parcelas de 
forma inteiramente casual (aleatória). O DIC possui apenas os princípios da casualização e da 
repetição, não possuindo controle local e, portanto, as repetições não são organizadas em 
blocos. 
 
VANTAGENS 
• Possui grande flexibilidade quanto ao número de tratamentos e repetições, sendo 
dependente, entretanto, da quantidade de material e área experimental disponíveis; 
• Pode-se ter DIC não balanceado, ou seja, com números de repetições diferentes entre 
tratamentos, o que leva a grandes alterações na análise de variância; mas os testes de 
comparações múltiplas passam a ser aproximados e não mais exatos. O ideal é que os 
tratamentos sejam igualmente repetidos; 
• Considerando o mesmo número de parcelas e tratamentos avaliados, é o delineamento 
que possibilita o maior grau de liberdade do erro. 
 
 
 
 
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DESVANTAGEM 
• Exige homogeneidade das condições experimentais. Se as condições não forem 
uniformes, como se esperava antes da instalação do experimento, toda variação 
(exceto a devida a tratamentos) irá para o erro, aumentando sua estimativa e 
reduzindo, portanto, a precisão do experimento. 
O modelo estatístico para o delineamento inteiramente casualizado é dado por: 
ij i ijy eµ α= + + 
em que: 
 
ijy é o valor observado na parcela experimental que recebeu o i -ésimo tratamento 
na j -ésima repetição ( 1,..., )j r= ; 
µ representa uma constante geral associada e esta variável aleatória 
iα é o efeito do tratamento i ( )1,2,...,i t= ; 
ijε é o erro experimental associado a observação ijy , suposto ter distribuição normal 
com média zero e variância comum. 
 
Na Tabela 1 é apresentado o esquema da análise de variância para os experimentos 
instalados no delineamento inteiramente casualizado. 
 
Tabela 1. Esquema da análise de variância para experimentos instalados no delineamento 
inteiramente casualizado. 
FV GL SQ QM F 
Tratamento 1t − SQ Trat QM Trat QM Trat / QM Erro 
Erro ( )1t r − SQ Erro QM Erro 
Total 1tr − SQ Total 
 
Um exemplo de um experimento em que serão avaliadas 5 tratamentos (T1, T2, T3, 
T4 e T5), instalado no delineamento inteiramente casualizado, com 4 repetições (R1, R2, R3 e 
R4), é apresentado a seguir: 
T4 R3 T1 R2 T2 R3 T4 R1 T3 R2 
T1 R3 T2 R4 T5 R1 T5 R3 T2 R1 
T4 R2 T3 R1 T3 R4 T3 R3 T4 R4 
T5 R4 T1 R4 T2 R2 T5 R2 T1 R1 
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Observa-se que não há qualquer restrição à casualização, podendo um determinado 
tratamento ocupar qualquer posição na área experimental. 
Para exemplificar, será utilizado parte dos dados obtidos por uma empresa que avalia 
famílias de Eucaliptos camaldulensis. Os dados são referentes ao volume de madeira por 
árvore, em m3x104. São apresentados os dados de 5 famílias avaliadas em um delineamento 
inteiramente casualizado (DIC) com 6 repetições. 
 
Tabela 2. Volume de madeira por árvore, em m3x104, de 5 famílias de Eucaliptos 
camaldulensis. 
 Repetições 
Famílias I II III IV V VI 
A 212 206 224 289 324 219 
B 108 194 163 111 236 146 
C 63 77 100 99 68 76 
D 175 239 100 104 256 267 
E 133 106 185 136 147 210 
 
Delineamento Inteiramente Casualizado Balanceado (SISVAR) 
Sejam os dados apresentados na Tabela 2 referentes a um experimento instalado no 
delineamento inteiramente casualizado com 5 tratamentos e 6 repetições, em que foi avaliado 
o efeito das famílias de Eucaliptos camaldulensis sobre o volume de madeira, em m3x104. 
Serão listados abaixo os procedimentos para se efetuar a análise de variância utilizando o 
programa SISVAR. 
Para gerar arquivos do Excel do tipo dbase para ser usado diretamente no Sisvar, sem 
a necessidade de importar é necessário executar uma série de procedimentos. Esses 
procedimentos são descritos na seqüência para servir de referência para o usuário do Sisvar. É 
conveniente salientar que para que o Excel gere adequadamente os arquivos *.dbf é 
necessário seguir estritamente os passos a seguir. 
a) ir no painel de controle do computador e escolher configurações regionais. Na opção 
trocar os formatos de números, datas e horários escolher a aba opções regionais e 
modificar. Escolher a aba números

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