m um experimento fatorial 2x4 para testar 2 Variedades de Soja (VS) e 4 Densidades de Semeadura (DS, sendo 80 kg/ha, 120 kg/ha, 160 kg/ha e 200 kg/...

a) Análise da variância: Primeiramente, vamos calcular a soma dos quadrados (SQ) para cada fonte de variação: - SQ Total = 1.080,8 - SQ Blocos = 10,8 - SQ Variedades de Soja (VS) = 1.020,8 - SQ Densidades de Semeadura (DS) = 49,2 - SQ Interação = 0,0 Agora, podemos calcular os graus de liberdade (GL) para cada fonte de variação: - GL Total = 31 - GL Blocos = 4 - GL Variedades de Soja (VS) = 1 - GL Densidades de Semeadura (DS) = 3 - GL Interação = 3 Com os valores de SQ e GL, podemos calcular a média dos quadrados (MQ) para cada fonte de variação: - MQ Blocos = 2,7 - MQ Variedades de Soja (VS) = 1.020,8 - MQ Densidades de Semeadura (DS) = 16,4 - MQ Interação = 0,0 Agora, podemos calcular o valor de F para cada fonte de variação: - F Blocos = 0,17 - F Variedades de Soja (VS) = 62,14 - F Densidades de Semeadura (DS) = 3,57 - F Interação = 0,00 Para verificar se há diferença significativa entre as médias, vamos comparar o valor de F calculado com o valor de F tabelado para um nível de significância de 5%. Para isso, precisamos dos graus de liberdade do erro (GL erro) e do valor de F tabelado para cada fonte de variação: - GL erro = 24 - F tabelado (Blocos) = 3,49 - F tabelado (Variedades de Soja) = 5,32 - F tabelado (Densidades de Semeadura) = 4,07 - F tabelado (Interação) = 3,00 Como o valor de F calculado para Blocos é menor que o valor de F tabelado, podemos concluir que não há diferença significativa entre as médias dos blocos. Já para as outras fontes de variação, o valor de F calculado é maior que o valor de F tabelado, indicando que há diferença significativa entre as médias. b) Resultados e conclusão: Com base na análise da variância, podemos concluir que há diferença significativa entre as médias das Variedades de Soja e das Densidades de Semeadura. Além disso, não há diferença significativa entre as médias dos blocos. Para verificar quais médias são diferentes entre si, é necessário realizar testes de comparação múltipla, como o teste de Tukey.