Delineamento Inteiramente Casualizado - parte 3
1. DIC com tratamentos quantitativos
Os tratamentos podem ser considerados níveis de um determinado fator que podem ou não ter influência sobre uma determinada variável de interesse.
Ex: doses de adubo (g/planta); temperaturas de germinação de sementes; tempo de germinação de sementes, etc
Em um experimento, o número de níveis (tratamentos) é importante para definir o comportamento da curva da variável resposta (y) em função destes níveis (x). Assim, no planejamento do experimento deve-se levar em conta este aspécto.
2. Exemplo
Seja um experimento em DIC, no qual tem-se 4 níveis de adubação de um determinado nutriente (em miligramas) e cinco repetições, em que se avaliou o peso das plantas (em gramas) de uma determinada espécie florestal dentro das parcelas experimentais, após certo período de tempo. Assim, sejam os seguintes dados para as análises:
As hipótese neste caso, são:
Ho:. não existe efeito significativo dos níveis de adubação do nutriente sobre o peso das plantas.
Ha:. existe efeito significativo dos níveis de adubação do nutriente sobre o peso das plantas.
Sob condições de normalidade e de homocedasticidade da variável de interesse (peso das plantas), tem-se o seguinte quadro da ANOVA:
Em que as somas de quadrados, são:
O valor de F tabelado, a 5% de significância e 3 e 16 graus de liberdade é 3,24. Assim, como Fcalc (7,69) > Ftabelado, então, rejeita-se Ho, pelo teste F, a 5% de significância, ou seja, existe efeito significativo dos níveis de adubação do nutriente sobre o peso das plantas, a 5% de significância.
Como se trata de efeito de níveis de adubação (X) sobre o peso das plantas (Y), isto é, um delineamento com tratamentos quantitativos, há a necessidade de estabelecer uma relação funcional para explicar a variação de Y em relação a X.
Para isso, inicialmente elaboramos um gráfico de dispersão de Y em relação a X (figura abaixo) para definir o modelo estatístico mais apropriado à distribuição dos dados. Neste exemplo, uma relação linear entre Y e X, cuja equação possui R2 = 0,5586.
