Repetição, Casualização e Controle local

Capítulo 1 do livro Experimentação Agrícola – tópicos 1.4 a 1.7

1.4 Unidade experimental ou parcela

São as unidades sobre os quais os dados de um experimento científico são coletados e as conclusões tiradas.

Definir unidades experimentais uniformes:

• para minimizar a variabilidade que pode ocorrer devido a diferenças entre as unidades;
• para permitir comparar efeitos das variáveis independentes;
• para aumentar a confiabilidade das conclusões do experimento;
• para conseguir detectar efeitos de diferentes tratamentos;
• para minimizar erro experimental.

Variações de tamanho dependem de:

• cultura a ser estudada;
• objetivo da pesquisa;
• custo, tempo e mão-de-obra;
• quantidade de tratamentos e materiais em estudo;
• necessidade de equipamentos grandes;
• área total disponível para pesquisa.

Variações de forma dependem do tamanho do experimento:

• quando grande, adotar forma retangular (compridas e estreitas);
• quando pequeno, não importa a forma
  • casa de vegetação: pode ser um conjunto de vasos ou até um único vaso;

Efeito de borda

As unidades experimentais próximas às bordas de uma área de estudo estão expostas a condições diferentes ou podem interagir com o ambiente externo de maneira distinta das unidades no interior. Dessa maneira, podem ser afetadas de maneira diferente das unidades no centro da área.

• coletar dados somente da área útil da unidade, para evitar a influência de tratamentos aplicados em unidades vizinhas

1.5 Princípios básicos para redução do erro experimental

1. Repetições independentes: realizar o mesmo experimento básico em diferentes momentos ou condições para obter resultados adicionais (erro estatístico), identificar falhas metodológicas ou viés e verificar a consistência das descobertas;
   • permite a estimativa do erro experimental
   • aumenta a precisão do experimento
   • quando maior o número de repetições, menor o erro
2. Casualização DBI (condições homogêneas das unidades experimentais): atribuir aleatoriamente as diferentes condições ou tratamentos experimentais às unidades experimentais. Isso garante a todos os tratamentos a mesma probabilidade de serem designados a qualquer das unidades experimentais;
   • evitar que algum tratamento seja favorecido (sol/sombra/umidade etc)
   • deve ser feita por sorteio
   • deve ser identificada no croqui do experimento
   • deve estar presente em todos os tipos de delineamentos experimentais
3. Controle local DBC (condições heterogêneas das unidades experimentais): aplicar tratamentos em blocos que devem conter o número de unidades equivalente ao número de tratamentos a ser testado e, da forma mais homogênea possível; pode-se ainda sortear a ordem dos tratamentos em cada bloco;
   • qdo condições locais são heterogêneos
   • criar sub-ambientes mais homogêneos (blocos), diminuindo o erro experimental
4. Análise de variância: para testar a hipótese do tratamento ser significativo, usa-se uma técnica estatística para comparar as médias dos grupos independentes para verificar se há diferença relevante entre essas médias. É importante fazer a decomposição do número de graus de liberdade (grupos independentes em tratamento menos 1) e da variância total de um material heterogêneo em partes atribuídas a causas conhecidas e independentes (fatores controlados) e a uma porção residual de origem desconhecida e de natureza aleatória (fatores não controlados)

Variáveis independentes e dependentes

1. Independentes: aquelas variáveis que serão manipuladas no experimento
2. Dependentes: aquelas variáveis que serão medidas

Delineamentos experimentais

1. Inteiramente casualizado (condições homogêneas das unidades experimentais): por meio de sorteio, para que cada unidade experimental tenha a mesma probabilidade de receber qualquer um dos tratamentos;
   • fator controlado: tratamentos (GL: n-1);
   • de natureza aleatória: resíduo ou erro.
2. Em blocos casualizados (condições heterogêneas das unidades experimentais): as unidades experimentais são agrupadas em blocos com base em uma característica que pode afetar a variável dependente, chamada de variável de bloqueio. Dentro de cada bloco, os tratamentos são alocados aleatoriamente.
   • fatores controlados: tratamentos e blocos;
   • de natureza aleatória: resíduo ou erro.
3. Em quadrado latino (condições duplamente heterogêneas das unidades experimentais): os tratamentos são agrupados em pares ou grupos de tal forma que cada par contenha cada tratamento uma vez e apenas uma vez, e cada tratamento aparece uma vez em cada linha e coluna de uma matriz.
   • fatores controlados: tratamentos, linhas e colunas;
   • de natureza aleatória: resíduo ou erro.

1.6 Métodos para aumentar a precisão dos experimentos

1. Escolha do material experimental: material uniforme, cuidadosamente selecionado.
2. Escolha da unidade experimental: o tamanho e a forma das unidades afetam a precisão. No campo da agricultura, as parcelas retangulares são mais eficientes na superação da heterogeneidade do solo quando seu eixo maior está na direção da maior variação do solo.
3. Escolha dos tratamentos: ao se estudar o efeito de um tratamento, é melhor determinar como as parcelas respondem a doses crescentes do tratamento. O uso de experimentos fatoriais (no quais dois ou mais fatores são testados simultaneamente) pode aumentar a precisão do experimento.
4. Aumento do número de repetições: de um modo geral, para a obtenção de uma precisão razoável em experimentos de campo com culturas, são necessárias de quatro a oito repetições.
5. Agrupamento das unidades experimentais: o uso do princípio do controle local remove algumas fontes de variação ao longo da área experimental.
6. Técnicas mais refinadas: o objetivo de refinar a técnica é a) garantir a aplicação uniforme dos tratamentos; b) proporcionar medidas adequadas e não viciadas dos efeitos; c) prevenir erros grosseiros; d) controlar influências externas.
7. Planejamento de experimentos: a partir da hipótese, descrição detalhada das variáveis analisadas no experimento e seus objetivos, um estatístico pode aconselhar o número das unidades experimentais, a necessidade blocos e calcular o número repetições mínimas necessárias.

Saiba mais:

Livro: “Experimentação Agrícola”, de Banzatto, David A e Kronka, Sergio do N. – 4a. edição, FUNEP, 2006.