Aula 4: Princípios básicos da experimentação

Do que que foi visto até aqui, fica claro que para conduzir bem uma pesquisa científica, chegar à conclusões válidas e provar hipóteses é necessário seguir uma série de métodos rigorosos. A experimentação é realizada por diversas áreas do conhecimento, e as técnicas experimentais são universais, aplicando-se à todas. Mesmo que variem os tipos de experimentos, todos são regidos pelos princípios básicos da experimentação, cuja utilidade é obter conclusões válidas.

Vamos tratar aqui dos princípios básicos com exemplos para simplificarmos. Ao tentar comparar dois fertilizantes (F1 e F2), aplicados em 2 plantas de tomate, não é possível concluir, mesmo que a produção tenha sido maior na planta que recebeu o F1, que ele é o melhor, considerando apenas o fator fertilizante. Não é razoável tal inferência, porque são inúmeros os fatores que influenciam o crescimento das plantas. Para além disso, há a possibilidade do resultado observado ter ocorrido por acaso, por fatores não considerados ou aleatórios. Mas, se o mesmo experimento for realizado em 20 plantas e ainda assim observar que os tomateiros que receberam o F1 tiveram maior produção? Pode-se inferir, com maior confiabilidade, que o F1 realmente é melhor, pois quanto maior o número de repetições mais assertivas serão as conclusões obtidas a partir do experimento.

Com isso, introduzimos aqui o princípio da repetição, que consiste no ato de repetir o tratamento dentro do experimento, cuja finalidade é propiciar a obtenção de uma estimativa válida do erro experimental. É ideal que todos os tratamentos tenham número igual de repetições, o que denomina o experimento como sendo balanceado. Um número muito alto de repetições, porém, pode tonar o experimento inexequível.

Nessa situação, se o fertilizante F1 foi distribuído em plantas alocadas sob maior disponibilidade de umidade, por exemplo, o F2 foi prejudicado. O recurso da casualização serve para evitar que isso ocorra, e com ele atribui-se a todos os tratamentos a mesma possibilidade de serem designados em qualquer unidade experimental. Evita-se que tratamentos sejam favorecidos e garante a independência dos resíduos.

Os dois princípios supracitados são indispensáveis para execução bem feita e experimento confiável. A esse desenho experimental deu-se o nome de “Delineamento inteiramente ao acaso” (DIC).

O DIC é o delineamento mais simples, caracterizando-se por utilizar apenas dois princípios. É amplamente utilizado em experimentos de laboratórios e nos ensaios com vasos em casa de vegetação, situações em que as condições são controladas e homogêneas. É considerado flexível, posto que o número de tratamentos e de repetições depende apenas do número de parcelas, e o número de repetições ainda pode ser diferente de entre os tratamentos. Mesmo desbalanceado, a análise estatística é simples, e o grau de liberdade do resíduo é máximo.

Vamos agora refletir sobre outra situação, em que não haja homogeneidade do ambiente como, por exemplo, um terreno inclinado, onde há um gradiente de umidade e fertilidade para a parte mais baixa. Apenas a distribuição ao acaso dos tratamentos não é capaz de controlar a variabilidade existente (Figura 1 A). Nessa situação, haverá possibilidade do F1 ser desfavorecido por menor umidade e fertilidade.

Então, diante da variabilidade existente na área, deve-se impor restrição na casualização a fim de amenizar o erro experimental. Isso pode ser feito separando a área em parcelas homogêneas, quanto ao ambiente, denominadas bloco (Figura 1B). Apresenta-se aqui o princípio do controle local. Ele não é obrigatório e deve ser usado apenas quando necessário, ou seja, quando há dois ou mais fatores que possam influenciar. Por regra, os blocos devem ser subambientes homogêneos, podendo, porém, existir diferença entre eles. Com esse princípio objetiva-se obter redução do erro experimental, por meio do controle da variação existente entre parcelas. A casualização deve ser realizada em cada bloco e todos os blocos devem conter todos os tratamentos, e um mesmo tratamento não pode se repetir dentro de nenhum dos blocos. Essa situação constitui exemplo do “Delineamento em Blocos casualizados” (DBC).

É considerado o mais utilizado dos delineamentos, particularmente, por se aplicar em situações em que não há homogeneidade das condições experimentais. Como vimos, esse delineamento reúne os três princípios básicos. Sua eficiência depende da homogeneidade das parcelas de cada bloco, sem prejuízo se houver diferenças entre blocos. Ele é um pouco menos flexível que o DIC, permitindo ainda com certa limitação, utilizar qualquer quantidade de tratamentos e blocos. Proporciona uma estimativa mais precisa para a variância residual. Anova também é simples, acrescendo apenas uma fonte de variação (Bloco). Porém, há perda de grau de liberdade do resíduo e há certa limitação quanto ao número de tratamentos em função do bloco.

Na prática, há ainda mais situações que exigem maior controle para reduzir influências externas num experimento. No exemplo anterior, citamos a situação da redução do gradiente de umidade e fertilidade como fontes de variação, controladas por meio do controle local. Acrescentamos à esse caso a ocorrência de sombreamento (Figura 2). Haverá fontes de variação em dois sentidos. Para controlar essa variações aplica-se o controle local duas vezes, em dois tipos de blocos, denominados linhas e colunas.


Trata-se, portanto, do “Delineamento em quadrado latino” (DQL), em que o número de tratamentos é igual ao número de colunas, que é igual ao de linhas e de repetições. Os tratamentos devem ser divididos de tal forma que só apareçam uma vez em cada linha ou coluna. O DQL constitui um bom delineamento em situações de elevada heterogeneidade. Todavia, sua flexibilidade é bem menor que a dos anteriores. Há perda de grau de liberdade para resíduo e tem mais restrições para casualização. Por possuir restrições, esse delineamento não é usado em experimentos com mais de oito tratamentos, pois o número de repetições seria muito elevado.

Equipe de autores: Alcinei Mistico Azevedo;

Karla Sabrina Magalhães Andrade Padilha;

Rafaela Pereira de Lima;

Sabrina Maihave Barbosa Ramos.

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