6
Aula Prática 03 – Estatística Experimental EXPERIMENTOS EM ESQUEMA FATORIAL Um experimento foi instalado com o objetivo de estudar a influência do aparelho e do operador dele na medição de alturas de árvores de Eucaliptus saligna aos 7 anos de idade. Foram avaliados 5 diferentes aparelhos, por 4 operadores (fatorial 5 x 4), em 10 árvores (cada árvore foi considerada como um bloco) Parte R # Entrando com os dados dados=read.csv2("fatorial.csv");dados names(dados) dados$apar=as.factor(dados$apar) dados$oper=as.factor(dados$oper) dados$bloco=as.factor(dados$bloco) dados$trat=as.factor(dados$trat) dados$parcela=as.factor(rep(c(1:20), each=10)) dados$altura=as.numeric(dados$altura) dados # Verificando as pressuposições do modelo modelo1=aov(altura ~ bloco + apar + oper + apar:oper, data=dados) # Obtenção do resíduo res_stud = rstudent(modelo1);res_stud res_ord=residuals(modelo1) ## (1) Teste de homogeneidade de variâncias - F-máxino de Hartley var.res= tapply(res_stud,dados$trat,var); var.res Fmaximo=max(var.res)/min(var.res) Fmaximo # Consulte a tabela do Fmax e interprete o resultado ## (2) Teste de Shapiro para verificar Normalidade dos resíduos shapiro.test(res_stud) shapiro.test(res_ord) ## (3) Teste de não aditividade de Tukey (usa library dae) require(dae) modelo2<-aov(altura ~ bloco + apar + oper + apar:oper + Error(bloco/parcela), dados) tukey.1df(modelo2, dados, error.term= "bloco:parcela")

Aula 3 FAT

Embed Size (px)

DESCRIPTION

aula experimentacao fatorial

Citation preview

Page 1: Aula 3 FAT

Aula Prática 03 – Estatística Experimental

EXPERIMENTOS EM ESQUEMA FATORIAL

Um experimento foi instalado com o objetivo de estudar a influência do aparelho e do operador dele na medição de alturas de árvores de Eucaliptus saligna aos 7 anos de idade. Foram avaliados 5 diferentes aparelhos, por 4 operadores (fatorial 5 x 4), em 10 árvores (cada árvore foi considerada como um bloco)

Parte R # Entrando com os dados

dados=read.csv2("fatorial.csv");dadosnames(dados) dados$apar=as.factor(dados$apar)dados$oper=as.factor(dados$oper)dados$bloco=as.factor(dados$bloco)dados$trat=as.factor(dados$trat)dados$parcela=as.factor(rep(c(1:20), each=10))dados$altura=as.numeric(dados$altura)dados

# Verificando as pressuposições do modelomodelo1=aov(altura ~ bloco + apar + oper + apar:oper, data=dados)

# Obtenção do resíduores_stud = rstudent(modelo1);res_studres_ord=residuals(modelo1)

## (1) Teste de homogeneidade de variâncias - F-máxino de Hartleyvar.res= tapply(res_stud,dados$trat,var); var.resFmaximo=max(var.res)/min(var.res)Fmaximo # Consulte a tabela do Fmax e interprete o resultado

## (2) Teste de Shapiro para verificar Normalidade dos resíduosshapiro.test(res_stud)shapiro.test(res_ord)

## (3) Teste de não aditividade de Tukey (usa library dae)require(dae)modelo2<-aov(altura ~ bloco + apar + oper + apar:oper + Error(bloco/parcela), dados)tukey.1df(modelo2, dados, error.term= "bloco:parcela")

require(ExpDes)attach(dados)fat2.dbc(apar, oper, bloco, altura ,quali=c(TRUE,TRUE), mcomp="tukey", fac.names=c("Aparelho","Operador"), sigT = 0.05, sigF = 0.05)

# gráficos da interaçãointeraction.plot(dados$apar, dados$oper, dados$altura,xlab="Aparelho", ylab="Alturas médias")interaction.plot(dados$oper, dados$apar, dados$altura,xlab="Operadores", ylab="Alturas médias")

Page 2: Aula 3 FAT

Parte SAS

options nodate nonumber ps=65 ls=78;data fatorial;input trat apar oper bloco ALTURA@@;datalines; 1 1 1 1 22.40 1 1 1 2 20.85 1 1 1 3 23.60 1 1 1 4 21.00 1 1 1 5 19.10 1 1 1 6 19.80 1 1 1 7 16.55 1 1 1 8 14.75 1 1 1 9 21.10 1 1 1 10 14.30 2 2 1 1 22.90 2 2 1 2 21.40 2 2 1 3 23.95 2 2 1 4 22.25 2 2 1 5 21.40 2 2 1 6 21.00 2 2 1 7 16.90 2 2 1 8 14.85 2 2 1 9 22.00 2 2 1 10 15.00 3 3 1 1 23.50 3 3 1 2 21.00 3 3 1 3 23.75 3 3 1 4 20.75 3 3 1 5 19.50 3 3 1 6 19.50 3 3 1 7 17.50 3 3 1 8 14.50 3 3 1 9 20.00 3 3 1 10 14.00 4 4 1 1 22.50 4 4 1 2 20.50 4 4 1 3 23.20 4 4 1 4 21.00 4 4 1 5 21.00 4 4 1 6 18.90 4 4 1 7 17.80 4 4 1 8 14.30 4 4 1 9 20.60 4 4 1 10 14.20 5 5 1 1 21.45 5 5 1 2 19.20 5 5 1 3 23.35 5 5 1 4 20.35 5 5 1 5 19.95 5 5 1 6 19.35 5 5 1 7 17.45 5 5 1 8 14.45 5 5 1 9 22.00 5 5 1 10 14.75 6 1 2 1 22.65 6 1 2 2 20.65 6 1 2 3 23.00 6 1 2 4 20.75 6 1 2 5 20.25 6 1 2 6 19.80 6 1 2 7 17.25 6 1 2 8 15.00 6 1 2 9 19.75 6 1 2 10 14.25 7 2 2 1 23.00 7 2 2 2 20.70 7 2 2 3 22.50 7 2 2 4 20.95 7 2 2 5 22.25 7 2 2 6 20.75 7 2 2 7 18.00 7 2 2 8 14.75 7 2 2 9 20.50 7 2 2 10 15.25 8 3 2 1 22.00 8 3 2 2 19.50 8 3 2 3 23.25 8 3 2 4 20.50 8 3 2 5 21.25 8 3 2 6 19.75 8 3 2 7 17.75 8 3 2 8 14.75 8 3 2 9 20.50 8 3 2 10 14.25 9 4 2 1 22.90 9 4 2 2 21.20 9 4 2 3 24.60 9 4 2 4 21.50 9 4 2 5 21.20 9 4 2 6 20.00 9 4 2 7 18.70 9 4 2 8 15.00 9 4 2 9 21.50 9 4 2 10 14.2010 5 2 1 21.45 10 5 2 2 18.9010 5 2 3 23.20 10 5 2 4 20.2510 5 2 5 19.95 10 5 2 6 19.2010 5 2 7 17.35 10 5 2 8 14.3510 5 2 9 21.80 10 5 2 10 14.6511 1 3 1 22.50 11 1 3 2 21.2511 1 3 3 23.10 11 1 3 4 20.60

2

Page 3: Aula 3 FAT

11 1 3 5 21.00 11 1 3 6 19.5011 1 3 7 16.60 11 1 3 8 14.3511 1 3 9 20.75 11 1 3 10 14.1012 2 3 1 22.50 12 2 3 2 21.0012 2 3 3 23.00 12 2 3 4 21.7512 2 3 5 22.75 12 2 3 6 20.3512 2 3 7 17.20 12 2 3 8 14.8512 2 3 9 22.35 12 2 3 10 16.0013 3 3 1 22.75 13 3 3 2 20.5013 3 3 3 22.75 13 3 3 4 19.5013 3 3 5 20.50 13 3 3 6 19.7513 3 3 7 17.25 13 3 3 8 14.2513 3 3 9 21.50 13 3 3 10 14.2514 4 3 1 21.75 14 4 3 2 19.3514 4 3 3 21.75 14 4 3 4 19.5014 4 3 5 20.50 14 4 3 6 19.0014 4 3 7 16.35 14 4 3 8 14.1014 4 3 9 20.85 14 4 3 10 13.8515 5 3 1 21.35 15 5 3 2 19.2015 5 3 3 23.20 15 5 3 4 20.3015 5 3 5 20.00 15 5 3 6 19.3015 5 3 7 17.50 15 5 3 8 14.4015 5 3 9 21.90 15 5 3 10 14.8016 1 4 1 21.25 16 1 4 2 21.2516 1 4 3 22.25 16 1 4 4 21.2516 1 4 5 18.00 16 1 4 6 20.0016 1 4 7 17.25 16 1 4 8 14.6516 1 4 9 21.00 16 1 4 10 14.2517 2 4 1 22.10 17 2 4 2 21.6017 2 4 3 22.35 17 2 4 4 21.7517 2 4 5 19.75 17 2 4 6 20.6517 2 4 7 16.70 17 2 4 8 15.7517 2 4 9 20.85 17 2 4 10 15.4018 3 4 1 21.25 18 3 4 2 21.5018 3 4 3 22.10 18 3 4 4 21.7018 3 4 5 19.75 18 3 4 6 19.7518 3 4 7 18.20 18 3 4 8 14.6018 3 4 9 21.25 18 3 4 10 14.7519 4 4 1 21.90 19 4 4 2 21.0019 4 4 3 22.75 19 4 4 4 20.7519 4 4 5 19.70 19 4 4 6 20.0019 4 4 7 18.45 19 4 4 8 14.3019 4 4 9 20.75 19 4 4 10 15.1020 5 4 1 21.20 20 5 4 2 18.9020 5 4 3 23.30 20 5 4 4 20.3020 5 4 5 19.90 20 5 4 6 19.3020 5 4 7 17.40 20 5 4 8 14.5020 5 4 9 22.00 20 5 4 10 14.40;proc print;title 'Dados para verificação';run;

title 'Análise de variância e resíduos';proc glm noprint;class apar oper bloco;model ALTURA = apar oper apar*oper bloco;output out=residuos PREDICTED=PREDITOS RESIDUAL=RESIDUOS STUDENT=RES_STUD;run;

title 'Exame dos resíduos';proc print data=residuos;run;

3

Page 4: Aula 3 FAT

title 'Verificação da normalidade (teste Shapiro-Wilk), análise gráfica';proc univariate data=residuos normal plot;var RES_STUD;run;

title 'Análise gráfica dos resíduos';proc plot;plot RES_STUD*PREDITOS="*"/vpos=12;run;title 'Teste do F máximo - Hartley';proc sort data=residuos;by trat;run;proc means noprint data=residuos;var RES_STUD;by trat;output out=var_med MEAN=MEDIA VAR=VARIANC;run;proc print data=var_med;run;proc means noprint data=var_med;var VARIANC;output out=razao MIN=VMIN MAX=VMAX;run;data hartley;set razao;FMAX=VMAX/VMIN;run;title 'Valor do F máximo';proc print data=hartley;var VMIN VMAX FMAX;run;

proc glm data=fatorial;title 'Análise de variância sem discriminar os fatores';class trat bloco;model ALTURA = trat bloco;run;

proc glm data=fatorial;title 'Análise de variância discriminando os fatores';class apar oper bloco;model ALTURA = apar oper apar*oper bloco;run;

proc glm data=fatorial;title 'Desdobramento Operador dentro de cada Aparelho';class apar oper bloco;model ALTURA = apar oper apar*oper bloco;lsmeans apar*oper/slice=apar adjust=tukey PDIFF=all;run;

proc glm data=fatorial;title 'Desdobramento Aparelho dentro de cada Operador';class apar oper bloco;model ALTURA = apar oper apar*oper bloco;lsmeans apar*oper/slice=oper adjust=tukey PDIFF=all;run;

4

Page 5: Aula 3 FAT

Exercício: Os dados abaixo foram retirados de um ensaio inteiramente aleatorizado, no esquema fatorial 3x2 com quatro repetições. Foram medidas as alturas médias de mudas de Eucalipto, em cm, aos 80 dias de idade. Os níveis foram os recipientes (R) e espécies (E) como seguem:

R1 – saco plástico pequeno; R2 – saco plástico grande; R3 – laminado; E1 – Eucalyptus citriodora; E2 – Eucalyptus grandis.

RecipientesEspécies

1 2

1 26,2 26,0 25,0 25,4 24,8 24,6 26,7 25,22 25,7 26,3 25,1 26,4 19,6 21,1 19,0 18,63 22,8 19,4 18,8 19,2 19,8 21,4 22,8 21,3

a) Escreva o modelo matemático e as hipóteses de interesse;b) Verifique as pressuposições para a análise de Variância. (Somente no SAS e R) c) Fazer a tabela da análise de variância. Interpretar e concluir. (Somente a mão)d) Fazer a análise de variância com desdobramento do número de g.l. de tratamento no esquema fatorial com aplicação do teste F para verificação dos resultados obtidos no item anterior (letra c). (Somente SAS e R)e) Aplique o teste de Tukey, ao nível de 0,05 de probabilidade, para as médias do desdobramento da interação (comparar médias de recipientes dentro de espécies e médias de espécies dentro de recipientes).

5