ANOVA · DIC

O que o bloco faz

models/anova_dic Ajusta resposta ~ tratamento para delineamento inteiramente casualizado e produz models/fit. A saída é models/fit.

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Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Graus de liberdade

Quantas informações independentes sobram para estimar uma variabilidade depois de estimados os outros parâmetros. Definem qual distribuição t, F ou qui-quadrado se usa no teste; com poucos graus de liberdade a inferência fica mais incerta.

Variância

A média dos quadrados das distâncias de cada valor à média: mede o quanto os dados se espalham. O desvio padrão é a raiz quadrada da variância e fica na mesma unidade dos dados.

Delineamento

O plano que diz como os tratamentos são distribuídos nas unidades experimentais: inteiramente casualizado, em blocos, quadrado latino, parcelas subdivididas. Ele determina o modelo e a análise de variância adequados.

Análise de variância (ANOVA)

Um método que divide a variação total da resposta em partes atribuídas a cada fonte (tratamentos, blocos, erro) e testa, pela estatística F, se cada fonte explica mais variação do que o acaso.

Coeficiente de variação (CV)

O desvio padrão dividido pela média, em porcentagem. Em experimentos, usa-se a raiz do quadrado médio do resíduo para indicar a precisão do ensaio; o que é um CV alto depende da variável e da área.

Quando usar

Use quando tratamentos foram casualizados sem restrições entre unidades experimentais.

Pressupostos

• Os tratamentos foram sorteados nas parcelas sem restrição, e cada parcela é uma unidade experimental independente.

  Se falhar: Não há teste para isso: é o planejamento que garante. Sem sorteio, o F não tem a interpretação causal do experimento.

• As parcelas são homogêneas: não há fonte de variação conhecida (área, dia, lote) que devesse ter virado bloco.

  Se falhar: Se houve bloco, use o models/anova_dbc.

• Os erros (resíduos) são normais — não a resposta crua.

  Verificar:Normalidade dos resíduosDiagnóstico dos resíduos

  Se falhar: Transforme a resposta (log, raiz) ou, para contagens e proporções, use o models/glm; sem modelo que sirva, o models/kruskal.

• A variância do erro é a mesma em todos os tratamentos (homocedasticidade).

  Verificar:LeveneBartlettDiagnóstico dos resíduos

  Se falhar: Transforme a resposta (o log quando a variância cresce com a média) ou use o models/glm com família gama.

Configuração

Informe resposta numérica e tratamento; o tratamento é convertido em fator.

Exemplo

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.models", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "PlantGrowth") |>
  tr_add("ajuste", "models/anova_dic", resposta = "weight", tratamento = "group", from = "dados")

PlantGrowth contém três grupos independentes de plantas e peso seco como resposta.

Como interpretar

O F do tratamento compara variação entre médias com erro residual. O desenho pressupõe casualização sem blocos.