Aula 3. Planejamento de experimentos

Como já vimos anteriormente, a estatística é uma ciência que engloba etapas desde o planejamento, coleta de dados, análise estatística e interpretação de resultados de um trabalho científico. A estatística experimental é uma ferramenta fundamental para condução adequada das pesquisas e validação dos seus resultados. De forma simplificada, admitindo que um projeto de pesquisa irá produzir dados que devem ser analisados, um método estatístico deve integrar a condução do ensaio.

O planejamento consiste no primeiro passo em qualquer trabalho, seja um projeto de pesquisa ou experimentação. Desse modo, um trabalho bem conduzido deve atender aos interesses do experimentador e às hipóteses básicas necessárias para a validade da análise estatística.

Admite-se que as etapas fundamentais de um planejamento incluem a formulação de uma hipótese, escolha do delineamento experimental, definição da parcela e dos tratamentos, escolha das variáveis e a forma como os dados serão analisados.

Comumente, estatísticos se deparam, assim como Fisher, com um conjunto de dados que não são passíveis de análise e consequentemente não chegam à uma conclusão válida. Não raro também, pesquisadores iniciam seus trabalhos científicos com a implantação prática do ensaio, e à medida que o tempo avança são definidos aspectos importantes como variáveis a serem analisadas, forma de obtenção dos dados e objetivos. Isso pode ser atribuído, na maioria das vezes, a falta de planejamento e rigor experimental do pesquisador. Diante disso, resta ao pesquisador repetir todo o experimento utilizando as ferramentas do planejamento experimental, evitando perda de tempo e recursos.

Por meio de pesquisas e experimentos investiga-se problemas existentes ou aspectos desconhecidos e soluções, seja para a melhoria dos sistemas produtivos, qualidade de vida ou tomada de decisão de forma segura e padronizada nas diversas áreas do conhecimento.

Vamos compreender a partir de agora quais são as principais questões a formular e como respondê-las de forma adequada.

A formulação da hipótese consiste no primeiro passo de qualquer investigação. Constitui-se na suposição acerca do objeto de estudo, que deverá ser rejeitada ou não por meio de testes estatísticos. Ela baseia-se na informação que se pretende obter.

Depois de entender qual o problema e o que pretende saber sobre ele, é importante definir quais as características serão analisadas, consistindo a etapa de escolha das variáveis. Em um experimento com uma cultura do tomate, por exemplo, é possível que a característica de interesse seja número de frutos, altura de plantas, cor ou peso do fruto, etc. E em seguida deve-se responder quais os fatores que afetam essas características, como variedade, adubação e irrigação. E desse fatores quais serão estudados, sendo possível avaliar simultaneamente os efeitos de dois ou mais tipos de tratamentos.

Outro ponto importante é a escolha da unidade experimental e do número de repetições. O número de tratamentos e o delineamento escolhido pode afetar na escolha do número de repetições. Ademais, é recomendável que o número de unidades experimentais não seja inferior a 20 e que o número de graus de liberdade associado ao resíduo seja no mínimo 10. A forma como os tratamentos serão distribuídos nas parcelas é muito importante e pode variar conforme condições do ambiente. O delineamento experimental será determinante para a análise dos dados experimentais.

O método de análise estatística deve considerar se as variáveis explicativas (tratamentos) e variáveis resposta (Dependente) são qualitativas ou quantitativas. Algumas metodologias de análise estatística univariada são apresentadas abaixo. Destaca-se como análises univariadas aquelas que tem o objetivo de estudar uma variável resposta por vez.

Todas essas questões supracitadas, se bem respondidas e planejadas, associadas a análise estatística adequada, conduzirão um experimento bem feito com conclusões válidas.

Equipe de autores: Alcinei Mistico Azevedo;

Kaike Rocha;

Karla Sabrina Magalhães Andrade Padilha;

Rafaela Pereira de Lima;

Sabrina Maihave Barbosa Ramos.