Efeito linear não significativo e falta de ajuste significativo: a. Executar uma análise de resíduos e retirar possíveis outliers. b. Provavelmen...

Efeito linear não significativo e falta de ajuste significativo: a. Executar uma análise de resíduos e retirar possíveis outliers. b. Provavelmente, o efeito é curvilíneo (parabólico) e uma reta aplicada à distribuição de pontos nesse formato redundaria em um modelo quase paralelo ao eixo horizontal. Nesse caso, um novo modelo de ordem superior (quadrático) deverá ser investigado. c. Provavelmente, o efeito é curvilíneo (parabólico) e uma reta aplicada à distribuição de pontos nesse formato redundaria em um modelo quase paralelo ao eixo horizontal. Nesse caso, um novo modelo de ordem superior (linear) deverá ser investigado. d. Deve-se repetir o experimento e aumentar a amostra. e. Não executar uma análise de resíduos e retirar possíveis outliers.