ANOVA · DQL

O que o bloco faz

models/anova_dql Ajusta resposta ~ linha + coluna + tratamento para quadrado latino. A saída é models/fit.

Antes de continuar

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.

Resíduo

A diferença entre o valor observado e o valor que o modelo ajustado prevê para aquela observação. É nos resíduos que se conferem os pressupostos do modelo: eles devem parecer ruído, sem padrão.

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.

Quando usar

Use quando há duas fontes cruzadas de heterogeneidade e cada tratamento aparece uma vez em cada linha e coluna.

Pressupostos

• Os tratamentos foram sorteados com cada tratamento uma vez em cada linha e em cada coluna, 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.

• Aditividade de linha, coluna e tratamento: nenhuma interação entre eles.

  Verificar:Aditividade de Tukey

  Se falhar: Transforme a resposta; o delineamento não tem gl para estimar essas interações.

• 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; não há teste por postos para este delineamento no trama (o models/friedman é só para o DBC de um fator).

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

  Verificar:LeveneDiagnóstico 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, tratamento, linha e coluna; cada dimensão precisa ter o mesmo número de níveis.

Exemplo

library(trama)

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

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "racao_dql") |>
  tr_add("ajuste", "models/anova_dql", resposta = "ganho_peso", tratamento = "racao", linha = "periodo", coluna = "lote", from = "dados")

O conjunto racao_dql contém um quadrado latino 5 × 5 com ganho de peso como resposta.

Como interpretar

O quadro separa os efeitos de linha, coluna e tratamento. A disposição deve conter uma observação por célula do quadrado.