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4. Quando utilizar arranjos em parcelas subdivididas em detrimento aos esquemas fatoriais? Explique as vantagens e desvantagens.(1 ponto).

Essa pergunta também está no material:

Prova Teórica
4 pág.

Estatística Experimental Universidade Federal do Recôncavo da BahiaUniversidade Federal do Recôncavo da Bahia

💡 1 Resposta

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Os arranjos em parcelas subdivididas são utilizados quando temos um experimento com dois ou mais fatores, sendo que um deles é de interesse principal e os demais são de interesse secundário. Nesse tipo de delineamento, os tratamentos do fator principal são alocados nas parcelas principais, enquanto os tratamentos dos fatores secundários são alocados nas parcelas subdivididas. As vantagens dos arranjos em parcelas subdivididas incluem: 1. Eficiência experimental: esse delineamento permite uma melhor utilização dos recursos experimentais, pois é possível estudar simultaneamente os efeitos dos fatores principal e secundários. 2. Controle de variabilidade: ao alocar os tratamentos dos fatores secundários nas parcelas subdivididas, é possível controlar melhor a variabilidade associada a esses fatores, aumentando a precisão dos resultados. 3. Flexibilidade: os arranjos em parcelas subdivididas permitem a realização de experimentos mais complexos, com a possibilidade de estudar diferentes combinações de tratamentos. No entanto, também existem algumas desvantagens: 1. Complexidade na análise estatística: a análise dos dados de um arranjo em parcelas subdivididas é mais complexa do que a de um esquema fatorial simples, exigindo o uso de métodos estatísticos mais avançados. 2. Restrições na alocação dos tratamentos: a alocação dos tratamentos nas parcelas principais e subdivididas pode ser restrita por questões práticas, como a disponibilidade de espaço físico ou recursos. Em resumo, os arranjos em parcelas subdivididas são utilizados quando temos um fator de interesse principal e outros fatores secundários, permitindo um estudo mais eficiente e controlado dos efeitos desses fatores. No entanto, sua aplicação requer uma análise estatística mais complexa e pode apresentar restrições na alocação dos tratamentos.

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