PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL

(1)

1800: Sir William Herschel

PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL

Prof.Adjunto Paulo César Ciarlini Ciarlini@fmva.unesp.br

(2)

Para construir um mundo melhor, a metodologia científica é tão fundamental

quanto a reciclagem de nosso lixo. Embora muitos tenham esta consciência, poucos a praticam.

(Ciarlini, 2007)

"Garimpeiros do lixo"

autor: Moacyr Lopes Junior (Fotografia/Folha)

(3)

CICLO DO MÉTODO CIENTÍFICO

Problema? Hipótese?

Delineamento Experimental Variáveis?

Métodos para obtenção das variáveis? Tamanho da amostra?

Testes estatísticos de hipóteses? RESULTADOS

Discussão / Conclusão

Observação crítica de fatos e fenômenos não compreendidos

DIVULGAÇÃO

Artigo / Dissertação / Tese

(4)

HIPÓTESE EXPERIMENTAL

Explicação provisória para um determinado problema

.

Enunciado da hipótese

Forma afirmativa.

Relaciona as variáveis de fatos e fenômenos na tentativa

de explicá-los.

Passível de ser testada.

Clareza (capaz de promover o entendimento de sua proposta).

(5)

HIPÓTESE EXPERIMENTAL

Estabelece relações lógicas simples, se possível quantitativa.

Deve possuir generalidade:

* A sua aceitação e a rejeição devem possuir valor científico.

Relevância: poder preditivo ou explicativo.

Fertilidade e originalidade: geradora de novos conhecimentos.

(6)

HIPÓTESE EXPERIMENTAL

Enunciado da hipótese

Evitar termos como: Alguns; proporcional; parte.

Usar termos como: Todos; maior que; menor que.

(7)

Tema: Adaptação de bovinos às condições tropicais.

Problema: Bovinos de raças indianas se adaptam melhor às condições tropicais do que bovinos europeus ?

Hipótese: Bovinos de raça Nelore sofrem menos estresse de calor do que bovinos de raça Simental.

(8)

Tema: Efeito analgésico da aspirina.

Problema: A aspirina é eficaz no combate à cefaléia ?

Hipótese 1: A aspirina é eficaz no combate à dor de cabeça.

Comentários:

• vaga e indefinida, pois não identifica os tipos de dores de cabeça. • Sua negação não aumenta o conhecimento científico sobre o assunto.

(9)

Comentários:

• Hipótese definida porém, devido ao excesso de abrangência, sua negação não é importante, podendo mascarar seu uso benéfico em certas situações.

Hipótese 2: A aspirina combate todos os tipos de dores de cabeça.

(10)

Comentários:

• É definida e sua comprovação ou negação acrescentará informação científica válida.

• É susceptível de comprovação experimental se o termo “dor de cabeça” for previamente definido, de modo a não gerar

confusão.

Hipótese 3: A aspirina é eficiente no combate a dores de cabeça decorrentes de má-digestão.

Hipótese 2: A aspirina combate todos os tipos de dores de cabeça.

(11)

É a partir de uma amostra que se infere para

uma população.

A estatística tem por objetivo avaliar o grau de

probabilidade de uma certa hipótese está correta

ou errada, tendo como base um conjunto de

amostra de dados da população.

(12)

Ho: hipótese de nulidade.

H

₁

: hipótese de afirmação.

HIPÓTESE ESTATÍSTICA

(13)

Ho: não existe diferença de peso entre as raças / Ho: µ1 = µ2

H

₁

: os pesos entre raças difere / H

₁

: µ1 ≠ µ2

µ1

α

β

µ2

Área de rejeição Ho Área de aceitação Ho

Área de aceitação H₁ Área de rejeição de H₁ Zc

(14)

Situação

Decisão

Ho verdadeira

Ho falsa

Aceita Ho

Correta

Erro tipo II (β)

Rejeita Ho

Erro tipo I (α )

Correta

(15)

Tratamento antigo: caro – efeitos colaterais

Tratamento novo: baixo custo – sem efeitos colaterais

OBJETIVO: Comparar os dois tratamentos (antigo e novo).

Ho: os tratamentos não diferem entre si

H

₁

: o tratamento novo possui maior taxa de cura que o antigo

ERRO TIPO I: rejeição Ho quando Ho é verdadeiro ( - prejudicial)

ERRO TIPO II: aceitação Ho quando Ho é falso (+ prejudicial)

(16)

Tratamento antigo: administração indolor e baixo custo.

Tratamento novo: administração dolorosa e cara.

OBJETIVO: Comparar os dois tratamentos (antigo e novo).

Ho: os tratamentos não diferem entre si

H

₁

: o tratamento novo possui maior taxa de cura que o antigo

ERRO TIPO I: rejeição Ho quando Ho é verdadeiro (+ prejudicial)

ERRO TIPO II: aceitação Ho quando Ho é falso (- prejudicial)

(17)

• Alfa (α

α

α ) é a probabilidade de se cometer o erro tipo I

fixada de antemão (nível de significância do teste).

• “p-value” é a probabilidade de se cometer o erro tipo I

associado à estatística calculada, sem a preocupação

de fixá-lo a priori.

• Beta (β

β

β ) é probabilidade de se cometer o erro tipo II.

• Poder do teste (1- β

β

β ): probabilidade de rejeitar Ho

quando Ho for falsa.

(18)

• Para se manter baixas as probabilidades dos dois tipos

de erros (α

α

α e β

α

β

β pequenos) e tenha uma boa precisão

(dms pequena), isto é, um teste preciso e poderoso é

necessário pagar um preço:

aumentar o tamanho

amostral.

• Diferença mínima significativa (dms) é a menor diferença

entre tratamentos que apresenta importância biológica.

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