Sabatina 1

1. (1,5) Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
A variância é a medida de variabilidade que leva em conta todos os valores da serie, ´sendo a
melhor medida de dispersão ou seja, diz quantos pontos estão próximos ou longe da média. Sua
vantagem é que considera todos os valores do conjunto de dados.
O desvio-padrão, que é a raiz quadrada da variância, indica o grau de dispersão dos dados, ou
seja, quanto mais dispersos, maior o desvio padrão.
A amplitude tem como vantagem de necessita apenas do maior e do menor valor do conjunto de
dados.
Coeficiente de variação: Sua vantagem é que por ser um número adimensional permite a
comparação de séries de variáveis com unidades diferentes.
Não inclui erro padrão ou intervalo de confiança
2. 0,0 Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo
sempre é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de
fora de ambientes protegidos."
Não necessariamente o campo é sempre variável, pode-se ter um campo relativamente
homogêneo com o uso do controle local, podendo-se utilizar um DIC nessa área mesmo sendo
em campo. Por outro lado, o fator de ser em ambiente protegidos não quer dizer que o ambiente
seja homogêneo, pois pode ter fatores como umidade, temperatura e luminosidade que podem
afetar os resultados. Neste caso, mesmo em casa de vegetação não e recomendado o controle
local mas sim a casualização e repetição
Se estou usando o controle local, não pode ser o DIC, e a última frase diz exatamente o contrário
da penúltima. Na penúltima reconhece que nem sempre estes ambientes são homogêneos, e
neste caso deveria usar o controle local, e no fim diz que na casa de vegetação não deve usar o
controle local…
3. 2,0 Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
A repetição é um dos princípios básicos da experimentação do que se vale o pesquisador para
controlar a variabilidade do meio. De certa forma, quanto maior a variabilidade do meio pode
haver influencia sobre algumas características em um estudo em relação a outros. Além disso, a
repetição permitir a estimativa do erro experimental e aumentar o pode dos testes de estatística.
Em relação a casualização é assegurada a validade da estimativa do erro experimental, permitir
uma distribuição independente do erro experimental. Ou seja, com a casualização os tratamentos
tem a mesma chance de ocupar qualquer parcela na área experimental, eliminando o risco de
um tratamento, seja influenciado por fatores da área em que esta inserida
OK
4. 1,0 Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
A mediana dividir um conjunto ordenado de dados em dois grupos iguais com metade com
valores superiores a mediana e a outra com metade de valores superiores a mediana. A mediana
é tem a vantagem de ser menos sensível a valores extremos do que a Média. Porem tem como
desvantagem a difícil determinação de grande quantidade de dados. Já em relação a media tem
a vantagem de refletir cada valor observado na distribuição, além de ser mais representativa de
uma amostra de dados e tem a desvantagem de ser influenciado por valores extremos.
Desde quando é difícil determinara mediana pelamordedeus? Além disto, que negócio é este de
valores externos na média? Você não quer dizer extremos não ?
5. 0,5 Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como
avaliador de precisão de um experimento?
O CV tem uma vantagem de permiti comparar melhor a dispersão dos dados, o cv é um numero
abstrato, podendo ser comparável mesmo em casos de unidades diferentes. De maneira geral, o
coeficiente de variação da uma ideia da precisão d e um experimento. Uma das desvantagens do
cv é que ele não leva em consideração o numero de repetições do experimento. Outra
desvantagem do cv é que ele deixar de ser útil quando a media esta próxima de zero.
Não faço a mais leve ideia de onde saiu o CV não considerar o número de repetições, se o CV é
calculado com base na variância do acaso, que por sua vez considera o número de repetições.
Também não sei porque o CV não é útil para média perto de zero…
6. 0,0 Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
Em branco
7.  [1.000] (IP:281473824233497 | 15:56:35 | 23:36:02 | 39:27 | 5.057)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
Há vários modos de se medir a dispersão, a Amplitude, a medida mais simples, tem como
vantagem principal levar em consideração apenas os dois valores extremos, sendo muito usada,
principalmente porque é fácil de ser calculada e fácil de interpretar, quando comparada as demais
medidas de variação. Não sendo uma boa medida de dispersão, por possibilitar, que ocorram
conjuntos de dados com igual valor de amplitude, mesmo apresentando dados distintos.
A Variância tem a vantagem de levar em consideração todos os valores que formam a amostra,
sendo uma medida da dispersão dos dados em torno da média, que leva em consideração o
tamanho da amostra, no entanto tem a desvantagem de apresentar a unidade de medida dos
dados ao quadrado, não sendo usuais. Sendo assim o Desvio Padrão, torna-se a medida de
variação preferível por ser uma média da diferença entre um dado e a média, expresso na mesma
unidade de medida dos valores observados, sendo também vantajoso principalmente por
possibilitar a comparação entre diferentes amostras e permitir estimar a variação do acaso. O
Coeficiente de Variação dá uma ideia da precisão do experimento, e por ser adimensional, sendo
expresso em percentagem, pode ser utilizado na comparação entre dois conjuntos de dados,
tendo os valores mesma unidade de medida ou não, ou seja, possibilita comparar experimentos
diferentes, sendo esta sua vantagem diante das demais medidas de variação. O CV também
indica se a média é ou não uma medida representativa do conjunto de dados.
desde quando só ter os extremos é uma vantagem da amplitude? Quanto à parte final, embora
menos provável de acontecer com a variância ou suas derivadas, também é possível nestes
casos. A amplitude não é uma boa medida justamente por só levar os extremos em
consideração.
8.  [2.000] (IP:281473824233497 | 15:57:49 | 23:36:43 | 38:54 | 6.151)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
Um princípio experimental, o controle local, visa homogeneizar o ambiente em que os tratamentos
estão expostos, controlando fatores como clima, altitude, solo, entre outros, para que nenhum
tratamento seja influenciado de forma diferente dos outros por este fator. Utilizado quando se
observa heterogeneidade no ambiente, o controle local é aplicado para dividir o ambiente em
partes homogêneas. No entanto, diferindo da repetição e da casualização, o controle local pode
ou não ser utilizado em um experimento.
Apesar de se conhecer a não homogeneidade do ambiente, quando os experimentos são
realizados em ambientes não controlados, como no campo, o controle local só vai/deverá ser
utilizado quando além do conhecimento da existência da variabilidade, ou seja, as diferenças
forem reconhecíveis, tais diferenças também sejam controláveis por agrupamento em parcelas.
Diante do exposto, podemos concluir que a afirmação, "Como o campo sempre é variável,
sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de ambientes protegidos.", é
falsa.
ótimo
9.  [1.500] (IP:281473824233497 | 15:58:13 | 23:37:19 | 39:06 | 4.284)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Por que na realização de um experimento o uso destes princípios experimentais é de fundamental
importância para minimizar a influência das variações do ambiente e assegurar a precisão do
experimento, possibilitando a obtenção de dados confiáveis. Busca-se com o uso da casualização
e da repetição a garantia de que o tratamento é a causa da diferença entre os tratamentos.
Sendo assim tais princípios experimentais são utilizados em todos os experimentos, tendo como
objetivo reduzir da influência do ambiente (ou do acaso) sobre o tratamento.
A casualização tem por princípio que os tratamentos sejam distribuídos num determinado
ambiente, de forma aleatória na forma de sorteio para garantir que um tratamento não seja
continuamente favorecido ou desfavorecido nas repetições, garantindo que as diferenças
observadas sejam independentes e reais.
A repetição é utilizada quando se conhece a possibilidade de variação nas amostras, sendo
definida como o número de vezes que um tratamento aparece na parcela.
A repetição e a casualização propiciam a obtenção de uma estimativa do erro experimental,
através de uma melhor estimação do efeito do tratamento.
Na realidade a repetição é a única coisa que permite avaliar a variação entre amostras de um
mesmo tratamento, ou seja a variação do acaso. Como sempre existe isto, e precisamos
conseguir separar acaso de tratamento, sempre usamos a repetição. A parte da casualização
está correta, mas faltando a palavra chave - independência
10.  [1.750] (IP:281473824233497 | 15:58:41 | 23:37:56 | 39:15 | 16.347)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
A média aritmética é um quociente obtido matematicamente dividindo-se a soma das
observações pelo número delas, enquanto mediana é o valor que ocupa a posição central de um
conjunto ordenado de dados, sua característica principal é dividir um conjunto de dados em dois
grupos iguais, onde a metade terá valores inferiores à mediana, e a outra metade terá valores
superiores à mediana.
A média apresenta a vantagem de representar cada valor de um grupo de dados, e ser obtida
matematicamente, o que facilita sua determinação em amostras com elevados números de
dados, diferentemente da mediana que é difícil de determinar em grande quantidade de dados
por necessitar do ordenamento destes dados, a média aritmética também tem a vantagem de ser
um parâmetro ou estimador utilizado como ponto de equilíbrio para distribuição de frequências.
No entanto a escolha da média, ou da mediana, como medida de tendência central de um
conjunto de dados, depende de diversos fatores, e do objetivo da pesquisa. A mediana não será
influenciada por valores extremos, descrevendo melhor do que a média, a tendência central dos
dados por refletir valores centrais da distribuição, sendo uma “medida de posição”, já a média é
sensível a (ou influenciada por) cada valor, inclusive os extremos, assim se um valor é
modificado, a média também se modifica.
qualquer programa de análise de dados de meia tigela, começando por qualquer planihla, tem
alguma fórmula para mediana, então o problema apresentado para mediana simplesmente não
faz o menor sentido.
11.  [1.500] (IP:281473824233497 | 15:59:06 | 23:40:54 | 41:48 | 8.396)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
O Coeficiente de Variação é uma medida que relaciona o desvio padrão com a sua respectiva
média aritmética, utilizado para comparar a precisão de diferentes conjuntos de dados, podendo
ser utilizado quando as unidades de medida são diferentes ou não, sendo esta sua vantagem em
relação aos demais. O CV é desprovido de unidade de medida, sendo expresso em percentagem,
e recomendado para variáveis quantitativas, do tipo razão (na qual exista um zero absoluto), tais
como altura, peso e velocidade.
Como limitação tem o fato de caso a variável não seja do tipo razão (ex: temperatura em graus
Célsius) o coeficiente de variação poderá assumir valores negativos (ex: caso a média seja
negativa) e sua interpretação dependerá do ponto de referência (ponto considerado como "0" na
escala), levando a interpretações equivocadas e relativas.
Outra desvantagem do coeficiente de variação é que ele deixa de ser útil quando a média está
próxima de zero. Uma média muito próxima de zero pode inflacionar o CV. Por outro lado, quanto
mais próximo de zero, mais homogêneo é o conjunto de dados e mais representativa será sua
média.
Não faço a mais leve ideia de onde sairam estas limitações para o CV para ser honesto... como o
CV é relativo, o sinal simplesmente não interessa pela minha lógica. Já quanto à média próxima
de 0 levar a um conjunto homogêneo não vejo porque. O ponto a ser levantado era quanto à
necessidade de comparar alhos com alhos e não com bugalhos, ou seja, levar em consideração a
variabilidade inerente à variável que está sendo comparada na hora de comparar valores de
diferentes experimentos para avaliar sua variação. Assim, um CV maior para número de nódulos
do que para matéria seca da parte aérea não é necessariamente, mas pode ser, de que o
experimento A foi pior conduzido do que o B...
12.  21:09:54 | 07:16 | 20.892)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
A vantagem do CV é permitir a comparação da precisão de amostras ou populações, sem a
necessidade de igualdade de unidades. Como o desvio padrão é expresso na mesma unidade
dos dados observados, comparar duas ou mais séries de valores que estão em unidades de
medida diferentes torna-se praticamente impossível. Para sanar essas dificuldades, podemos
analisar a dispersão em termos relativos a seu valor médio, utilizando assim, o coeficiente de
variação. Sendo assim, o CV é definido pelo quociente entre duas variáveis aleatórias, limitando
com isso o estudo das propriedades estatísticas de suas estimativas, uma vez que o estimador de
quocientes não possui distribuição estatística definida. Em conseqüência disso, se a escala das
medidas das variáveis não for racional ou se envolver valores negativos, a estimativa do CV
apresenta restrições, uma vez que a média do experimento pode tender a zero, implicando em
altos valores de CV, dificultando sua interpretação, deixando de ser útil, nesse caso.
será que ninguém se tocou do risco de comparar variáveis com variação distinta... a função do
CV é uma avaliação rápida (e até certo ponto bem razoável) da qualidade de um experimento, de
sua variação devido ao acaso, e isto pode ser comprometido, ao menos parcialmente, pela sua
incapacidade natural em separar a variação inerente a uma variável da variação do acaso.
13.  [0.500] (IP:281473659105531 | 19:03:15 | 21:15:19 | 12:04 | 12.417)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
A mediana vai sempre existir e não é sensível a valores extremos, sendo uma boa escolha
quando ocorre esses valores. Ela reflete somente os valores que estão no centro da distribuição.
A média também vai sempre existir e funciona bem com muitos métodos estatísticos, levando em
conta todos os valores com isso tem-se um ponto de equilíbrio para a distribuição das
frequências, contudo, é sensível a valores extremos.
não sei nem o que dizer. Para começo de conversa, isto é resposta de nível de pós-graduação
desde quando? Cadê a comparação entre elas (veja que pedi VANTAGENS COMPARATIVAS)?
Em ponto nenhum destaca, ou sequer menciona, a diferença mais importante entre elas que é
uma ser medida de posição e outra de valores, e por aí vai. Confesso ter ficado estarrecido com a
resposta.
14.  [2.000] (IP:281473659105531 | 19:03:31 | 21:15:35 | 12:04 | 6.034)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
Amplitude: é definida como a diferença entre o maior e o menor valor das observações. É fácil de
calcular e fornece uma ideia da magnitude da faixa de variação dos dados.
Variância: é a média do quadrado da distância de cada ponto até a média, ou seja, é o quadrado
do desvio padrão. A variância considera todos os valores da distribuição, oferecendo uma
vantagem sobre amplitude que considera somente dois valores.
Desvio padrão: é a raiz quadrada da variância, levando em conta a dispersão dos valores de
dados sobre a sua média. Tem como vantagem, sobre a variância, de permitir uma interpretação
direta da variação do conjunto de dados, sendo o desvio padrão expresso na mesma unidade que
a variável.
Erro padrão da média: é uma medida da precisão da média amostral calculada, levando em conta
o tamanho da amostra, ou seja, o erro padrão avalia a precisão do cálculo da média populacional.
Coeficiente de variação: representa o desvio padrão expresso como porcentagem da média geral,
sendo com isso, uma medida relativa de variabilidade. É independente da unidade de medida
utilizada, e a interpretação da distribuição dos valores de CV de uma variável resposta permite
estabelecer limites de valores que orientem os pesquisadores sobre a validade dos resultados de
suas pesquisas.
ok
15.  [2.000] (IP:281473659105531 | 19:03:49 | 21:11:02 | 07:13 | 4.754)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
O controle local nem sempre é utilizado, vai depender da necessidade do local a ser instalado o
experimento, entretanto, sabendo-se que o campo oferece condições variáveis (relevo, textura,
vegetação, etc...) é importante a utilização do controle local nesses ambientes com
heterogeneidade, para que se possa distribuir os tratamentos em todas as condições que o
campo oferece, tornando assim as amostras mais próximas no contexto da homogeneidade e
reduzindo a estimativa do erro experimental.
ok
16.  [0.000] (IP:281473659105531 | 19:04:03 | 21:11:29 | 07:26 | 25.168)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Porque são princípios básicos da experimentação, tanto a repetição quanto a casualização
tornam válida a estimativa do erro experimental e permite o atendimento de pressuposições da
análise de variância, como aleatoriedade e independência dos erros experimentais. Os princípios
da repetição e da casualização precisam estar presentes em todo e qualquer planejamento
experimental para evitar que um ou mais tratamentos sejam favorecidos ou prejudicados por
algum fator, melhorando com isso a precisão do experimento.
são sempre usados porque são sempre usados não é resposta digna de um aluno de graduação,
mas é exatamente o que está dizendo aqui... pare e pense antes de escrever pelamordedeus

[2.000] (IP:281473858000809 | 10:34:12 | 20:50:28 | 16:16 | 12.562)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Apesar das mais diferentes pesquisas desenvolvidas no meio científico, todas são movidas por
princípios básicos. Dentro desses princípios temos a repetição e a casualização.
Nos experimentos, as repetições podem ser caracterizadas pelo uso de mais de uma unidade
experimental por tratamento. Fator esse, que proporciona um maior controle dos erros
experimentais. Desta forma, quanto maior o número de repetições nos tratamentos, menor a
probabilidade de erro e maior a precisão das médias de efeitos dos tratamentos avaliados.
No contexto geral, o princípio da repetição tem por finalidade: aumentar o poder dos testes
estatísticos, aumentar a precisão das estimativas e permitir a estimativa do erro experimental.
A casualização (Aleatoriedade) é uma das formas de assegurar que os tratamentos sejam
atribuídos a grupos experimentais tão iguais quanto possíveis, de modo a melhor se avaliar o
efeito de um dado fator. Assegurando, portanto, a homogeneidade e garantindo que todas as
unidades experimentais tenham a mesma chance de receber um determinado tratamento, por
meio de um mecanismo adequado de sorteio.
Desta forma, quando se distribui os tratamentos aleatoriamente, estes aumentam as
possibilidades de que possíveis fatores interferentes e desconhecidos fiquem igualmente
distribuídos nos grupos experimentais. Nesse pressuposto, a casualização permite que um
determinado tratamento não seja continuamente favorecido ou desfavorecido ao longo da
realização da pesquisa.
Diante do exposto, observa-se o porquê da necessidade de utilização universal de repetição e
casualização em todo e qualquer planejamento experimental.
ok, mas recomendo que seja mais direto (o que não dizer com menos informação), porque a
leitura fica mais simples. Além disto, a função mais importante da repetição foi a que você
colocou por último, lugar em que tradicionalmente ficam os pontos menos importantes....
17. [2.000] (IP:281473858000809 | 10:35:02 | 20:50:30 | 15:28 | 1.307)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
A mediana representa o valor que ocupa exatamente o centro do conjunto ordenado de dados
que se esteja avaliando, ou a média aritmética dos valores centrais. Possui como vantagem, a
analise de uma série de dados agrupados ou não, dividindo a série em duas partes iguais. Além
disso, costuma ser uma boa escolha se há alguns valores extremos.
No contexto das medidas de tendência central, a média é a mais importante. Corresponde a uma
medida exata e rigorosamente definida; serve de suporte para cálculos posteriores como o das
probabilidades, desvio padrão e coeficiente de variação; como medida de tendência central é de
fácil compreensão e descreve todos os dados da série. Além disso, no campo da analise
quantitativa é a medida de tendência central de maior emprego e funciona bem com muitos
métodos estatísticos.
ok
18. [1.500] (IP:281473858000809 | 10:35:24 | 20:50:34 | 15:10 | 3.046)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
Num conjunto de dados, a amplitude total corresponde à diferença existente entre o valor mais
alto e o mais baixo. Possui a vantagem de ser simples e rápida de calcular. É uma medida de
variação intuitiva e de fácil compreensão, sendo muitas vezes utilizada para indicar a variação de
variáveis meteorológicas. Além disso, fornece uma ideia da magnitude da faixa de variação dos
dados. Já no que diz respeito à variância, esta apresenta como vantagem a consideração de
todos os valores da distribuição, oferecendo uma vantagem sobre a amplitude que considera
somente dois valores. Por isso ela é mais sensível ao grau de desvio da distribuição.
O desvio padrão refere-se à distância de um valor arbitrário ao valor médio da variável. A
vantagem do desvio padrão é que se trata de uma medida de variabilidade que leva em conta
toda a informação contida na amostra. Além disso, apresenta uma importante vantagem sobre a
variância, que é a de permitir uma interpretação direta da variação de um conjunto de dados, pois
o desvio padrão é usado simplesmente para colocar o valor da variabilidade na unidade original.
O erro-padrão da média possui como vantagem, a capacidade de medir a precisão da média. O
coeficiente de variação (CV) é uma medida de dispersão relativa. O CV apresenta como principal
vantagem, a comparação de séries de variáveis com unidades diferentes.
o desvio padrão, assim como a variância, não um valor arbitrário. Isto faz uma diferença brutal...
19. [1.750] (IP:281473858000809 | 10:35:55 | 20:50:43 | 14:48 | 1.589)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
O coeficiente de variação (CV) possui como vantagem principal, a possibilidade de comparar
variáveis de naturezas distintas, bem como o resultado de diferentes trabalhos que envolvem a
mesma variável resposta, permitindo a comparação da precisão entre experimentos nas diversas
pesquisas, sem a necessidade de igualdade de unidades.
Por apresentar-se como uma medida de variabilidade que mede percentualmente a relação entre
o desvio padrão e a média aritmética, o coeficiente de variação permite comparar melhor a
disposição dos dados por considerar a grandeza daquilo que se estima, por ser medida relativa.
Considera-se que, quanto menor a estimativa do CV maior será a precisão do experimento e viceversa, e, quanto maior a precisão, maior a qualidade experimental e menores diferenças entre
estimativas de médias serão significativas.
Como avaliador de precisão de um experimento, o coeficiente de variação apresenta-se limitado
por deixar de ser útil quando a média está próxima de zero.
Outra limitação é que o número de repetições influi nos valores de CV, sobretudo pelo fato de
que, mesmo havendo um experimento com coeficiente de variação maior em relação a outro,
que, porém, possui menor número de repetições, aquele com maior CV seria considerado mais
preciso.
além de ser insensível às unidades o CV também não é afetado pela diferença entre médias, ou
seja, a diferença entre as médias de dois experimentos (por exemplo com cana em Petrolina
produzindo bem mais de 100 t/ha e na zona da mata norte produzindo na faixa de 50 t/ha), não
afeta os respectivos CVs
20. [1.750] (IP:281473858000809 | 10:36:15 | 20:50:51 | 14:36 | 7.038)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
Em condições de campo nem sempre encontramos situações que se faça necessária à utilização
do controle local. Pois, mesmo nessas condições (campo) é possível encontrar áreas
homogêneas, o que dispensaria o uso do controle local. Por outro lado, quando se tem a certeza
da heterogeneidade de uma determinada área onde se pretenda conduzir um experimento, se faz
necessário o agrupamento das parcelas homogêneas em blocos, que tem por finalidade diminuir
o erro experimental. Justificando, portanto, a utilização do controle local antes da disposição dos
tratamentos no campo.
Ainda nesse contexto, quando se tem um ambiente heterogêneo, a restrição à casualização
completa dos tratamentos imposta pela heterogeneidade das unidades experimentais faz ser
necessária à utilização do controle local. Desta forma, o controle local refere-se ao agrupamento
de determinado número de unidades experimentais homogêneas, em quantidade suficiente para
aplicar todos os tratamentos pelo menos uma vez, em cada grupo.
o
não esqueça que o controle local depende não só da existência da variabilidade, mas também
de ser reconhecido um padrão que permita sua divisão em subgrupos mais homogêneos
21.  [0] 2:49:14 | 08:14 | 14.576)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
Amplitude tem como vantagem a simplicidade, a variância considera todos os valores da
distribuição, oferecendo uma vantagem sobre amplitude que considera somente dois valores; o
desvio-padrão apresenta a vantagem de preservar a unidade de mensuração original das
observações, algo que não ocorre com a variância e o coeficiente de variação permite comparar
as variações em dimensões diferentes, ex: peso e altura, ou seja é independente da unidade.
isto é resposta que se dê no nível de pós-graduação? Cadê o mínimo de justificativa?
22.  [1.500] (IP:281473653566517 | 09:49:50 | 10:11:30 | 21:40 | 1299.07)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
A mediana é uma medida de posição, ou seja, é o valor que ocupa o centro da série de dados
ordenados ou a média dos dois valores centrais; em consideração as vantagens da mediana são:
sempre existe; reflete os valores no centro da distribuição e não é sensível a valores extremos.
Enquanto que a média por levar todos os valores em consideração é afetada pelos valores
extremos, sendo também o ponto de equilíbrio para a distribuição dos valores.
este "sendo também" que normalmente indicaria um ponto relativamente pouco importante, foi
usado para mostrar o ponto mais importante.
23.  [1.500] (IP:281473653566517 | 10:11:34 | 10:51:07 | 39:33 | 2370.97)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
Considerando que o ambiente protegido, permite uma homogeneidade entre os tratamentos
empregados nesse ambiente. O controle local pode e deve ser usado em lugares que não sejam
homogêneos (como o campo), ou seja, que haja variação e que esta seja reconhecida no
ambiente, como por exemplo, uma diferença de relevo, iluminação, enfim, uma condição que gere
privilégio ou desfavoreça o tratamento que ali for executado. Ele não pode ser usado se houver
garantia de que as mesmas condições estão sendo dadas para todos os tratamentos.
posições corretas, mas não explicitamente tomadas... afinal, a frase está certa ou errada, na sua
opinião?
24.  [0.500] (IP:281473653566517 | 10:51:15 | 22:49:47 | 58:32 | 16.91)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Porque para que a metodologia estatística possa ser aplicada aos resultados de um experimento,
é necessário que, em alguma fase do experimento, o princípio da casualização esteja presente.
Outro princípio a ser obedecido é o da repetição, segundo o qual devemos ter repetições do
experimento, para que possamos produzir uma medida de variabilidade necessária aos testes da
presença de efeitos de tratamentos, ou à estimação desses efeitos.
passável quanto a repetição, embora não tenha explicado porque a repetição permite esta
medida. já quanto a casualização, foi essencialmente: é essencial porque é essencial, o que não
é resposta digna de um estudante de pós-graduação
25.  [2.000] (IP:281473653566517 | 10:52:37 | 22:51:12 | 58:35 | 32.996)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
Vantagem: o coeficiente de variação é uma medida dimensional, útil para comparar resultados de
amostras ou populações cujas unidades podem ser diferentes.
Limitações:
O coeficiente de variação é que ele deixa de ser útil quando a média é próxima de zero.
Deve-se ter cuidado com generalizações, pois classificação especifica tem sido extensivamente
utilizada, porém sem se considerar as particularidades da cultura avaliada e, principalmente, o
caráter estudado. De maneira geral, nestes estudos, os valores críticos de precisão variam
conforme o critério utilizado, a característica avaliada, os tratamentos avaliados, o manejo e o
conjunto de experimentos analisados.
dimensional é uma medida com dimensões, logo unidades. O que você queria era dizer que é
Adimensional. De resto muito bom
26.  [1.000] (IP:281473858654617 | 00:32:42 | 00:19:48 | 47:06 | 3.561)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
A repetição corresponde ao número de vezes em que o mesmo tratamento se repete no
experimento, sendo que quanto mais repetições um experimento tiver, menores serão as chances
de erro.
A casualização consiste em propiciar aos tratamentos a mesma probabilidade de serem
designados a qualquer uma das parcelas experimentais. Este princípio distribui de forma ao
acaso os tratamentos de um experimento, de forma que não sejam influenciados pelo
pesquisador, evitando que um tratamento seja favorecido em detrimento de outro.
Tanto a repetição quanto a casualização são universalmente utilizados porque visam minimizar os
efeitos do ambiente, aumentar a precisão das estimativas e aumentar o poder dos testes
estatísticos.
cuméqueé? três parágrafos, dois definindo repetição e casualização (esta bem definida, mas uma
definição de repetição que nem sequer menciona a existência da variação do acaso é no mínimo
esdrúxula) e o terceiro com uma justificativa que para ficar mais rasa só se fosse o que parece
ser o cérebro de um BBB
27.  [1.750] (IP:281473858654617 | 00:33:21 | 00:22:01 | 48:40 | 4.692)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
As medidas de variação determinam a característica de variação de um conjunto de dados, sendo
elas: amplitude, variância, desvio-padrão e coeficiente de variação.
A amplitude tem como vantagem ser uma medida fácil e rápida de ser calculada, pois necessita
apenas do maior e do menor valor do conjunto de dados, além de fornecer uma idéia da
magnitude da faixa de variação dos dados. Quanto maior a amplitude total de um conjunto de
dados, maior é a dispersão ou variabilidade dos valores.
A variância é a medida da variação dos valores em relação à média, ou seja, diz quantos pontos
estão próximos ou longe da média. Sua vantagem é que considera todos os valores do conjunto
de dados.
O desvio-padrão, que é a raiz quadrada da variância, indica o grau de dispersão dos dados, ou
seja, quanto mais dispersos, maior o desvio padrão. A vantagem do desvio-padrão é que essa
medida de variação elimina os erros de arredondamento e apresenta a variância com unidades
mais lógicas, já que a unidade da variância é a mesma unidade do conjunto de dados, porém
elevada ao quadrado.
O coeficiente de variação (CV) é a relação entre o desvio-padrão e a média. Tem como vantagem
ser útil para compararmos a variabilidade (dispersão) de dois conjuntos de dados de ordem de
grandezas diferentes, assim como dá uma idéia de precisão do experimento.
vantagens comparativas implica em comparar, algo que não vi no texto
28.  [2.000] (IP:281473858654617 | 00:33:44 | 00:31:04 | 57:20 | 2.099)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
A vantagem é que por ser um valor adimensional, o CV permite a comparação de séries de
variáveis com unidades diferentes.
Uma das limitações é que o CV deixa de ser útil quando a média é próxima de zero.
Além disso, um determinado valor de CV considerado alto para um experimento, nem sempre
será um valor alto para outro, isso irá depender do tipo de experimento que está sendo
conduzido, do local, da variável que está sendo medida e etc.
Ok, em particular quanto ao último parágrafo. No entanto, o local não é importante na
comparação de CVs, para um mesmo tipo de experimento e de variável
29.  [1.000] (IP:281473858654617 | 00:33:57 | 00:40:50 | 06:53 | 1.673)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
Não, o controle local nem sempre é obrigatório.
Sua função é diminuir o erro experimental, sendo usado quando uma área experimental é
heterogênea. Assim, tem por finalidade dividir uma área heterogênea em áreas menores e
homogêneas, chamadas de blocos.
e porque nem sempre é adotado, que mal lhe pergunte? leia de novo sua resposta, e veja se fora
a primeira linha tem alguma relação direta com a pergunta...
30.  [1.500] (IP:281473858654617 | 00:34:06 | 00:41:27 | 07:21 | 4.825)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
A média é uma medida de tendência central que considera todos os valores do conjunto, servindo
como um ponto de equilíbrio para distribuição de freqüências e funciona bem com muitos
métodos estatísticos. Já a mediana é o elemento que ocupa a posição central de uma série de
dados, que ao contrário da média, não considera todos os valores no seu cálculo, e não é afetada
por valores extremos. Além disso a mediana costuma ser uma boa escolha se há alguns valores
extremos.
COMPARAÇÂO?
31. [0.000] (IP:281474038335826 | 13:33:51 | 23:28:50 | 54:59 | 6.45)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
Mediana é uma medida de posição que estar relacionada aos dados, onde metade dos dados
está abaixo e metade está acima do valor da mediana. Se o tamanho da amostra a ser analisado
apresentar um número ímpar de dados, o valor da mediana será o valor central dos dados
ordenados (ordem crescente ou decrescente). Caso não seja par, a mediana será a média entre
os elementos centrais dos dados ordenados. Sua vantagem também é por ser uma medida que
além de ser simples de calcular, não é sensível a valores altos, ou seja, ela não é sensível à
variação, permanecendo na posição original. Ela é a única medida de tendência central que é
utilizada para avaliar dados qualitativos.
Enquanto média, é uma variável aleatória, em função dos valores da amostra, é definida como a
soma de todos os valores da amostra dividido pelo número de observações da amostra. Serve
para estimar a média populacional com base na amostra, representando todos os valores
analisados pelo fato de levá-lo todos em consideração, se tornando desta forma um ponto de
equilíbrio para a distribuição das frequências, mesmo em valores altos. É uma das medidas mais
utilizada, em função do cálculo simplificado e da interpretação facilitada.
misturou tanto que fica impossível saber se está entendendo alguma coisa. por exemplo, desde
quando mediana pode ser usada com variáveis qualitativas pelamordedeus? Quanto a ser
sensível a valores altos, o que o tamanho do valor tem a ver com isto. Afinal, ela também não é
sensível a valores baixos... para continuar com o show de horrores, que diabos é isto de média
ser uma variável aleatória? Se a intenção era dizer que a média é aleatória porque vem de ddeos
aleatórios, tranquilo, mas isto vale exatamente da mesma forma para qualquer outra medida
derivada de uma amostra
32. [1.000] (IP:281474038335826 | 13:34:41 | 23:28:57 | 54:16 | 3.963)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
O controle local é usado quando nas parcelas se observa heterogeneidade no ambiente, ou seja,
apresentam diferença entre si, e dessa forma aplica-se o controle local. É o que acontece com
frequência em campo, sendo assim, devemos separá-lo em partes homogêneas, de forma que as
variações no experimento sejam devido ao acaso. Dessa maneira, deve-se fazer o agrupamento
das parcelas homogêneas em blocos, que têm por finalidade diminuir o erro experimental,
realizando uma repetição com todos os tratamentos em cada condição diferente do ambiente,
para que a diferença do ambiente não sobreponha à diferença dos tratamentos.
Caso se conheça a homogeneidade, como em ambientes protegidos não se aplica o controle
local. Utiliza-se o controle local quando tiver variações do ambiente que seja possível de
perceber, como por exemplo: diferenças de vegetação, topografia, etc.
tudo certo, exceto por um pequeno detalhe... qual a SUA posição quanto à afirmativa? Afinal, esta
foi a pergunta, não foi?
33. [2.000] (IP:281474038335826 | 13:35:02 | 23:29:03 | 54:01 | 2.749)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Ambos são adotados e obrigatórios. No caso da repetição significa refazer a amostragem do
material em estudo o número de vezes que for necessário para que este material venha a ser
representativo de toda área ou população, de acordo com o custo e variabilidade do material. Se
não houvesse a repetição, a amostragem não seria representativa, portanto a repetição é um
princípio básico e fundamental para um experimento. Como no experimento ocorre variação do
acaso, então, quanto maior o número de repetições de um experimento, menor probabilidade de
erro ele terá. A repetição tem por finalidade aumentar a precisão das estimativas e também de
aumentar o poder dos testes estatístico.
A casualização é a forma de evitar que o pesquisador seja tendencioso. É um processo de
escolha aleatória de unidades experimentais da amostra aos tratamentos, através de sorteios que
proporcione a todas as unidades a mesma chance de receber qualquer desses tratamentos. É de
extrema importância, pois, desta maneira estaremos dando aos tratamentos e unidades da
amostra chances iguais de favorecimento ou desfavorecimento, no intuito de garantir
independência entre acaso e tratamentos.
ok, mas meio de trás para frente. por exemplo, quanto a repetição, a afirmativa mais importante
só aparece na penúltima linha....
34. [2.000] (IP:281474038335826 | 13:35:19 | 23:29:06 | 53:47 | 0.592)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
Amplitude: É uma determinação simples de calcular. Tem também como vantagem, a
consideração de apenas dois valores, o máximo e o mínimo, mesmo que tenham valores gerais
distintos, fornecendo uma idéia da magnitude da faixa de variação dos dados.
Variância: Diferente da amplitude a variância vai representar cada ponto em relação à média,
neste caso sua vantagem é o fato de levar todos os valores em consideração. Esta é uma medida
teoricamente muito utilizada, uma vez que cálculos algébricos são facilitados.
Desvio-padrão: Como o desvio padrão é a raiz quadrada da variância, ela corrigi o erro da
unidade, decorrente do cálculo da variância, deixando com unidade mais lógica. Isso facilita a
interpretação dos resultados obtidos, principalmente quando o valor numérico da medida de
dispersão é um indicativo prático e indutivo do processo em estudo.
Coeficiência de variação: Uma das vantagens desta medida em relação às demais é o fato de ser
independente das unidades. Tem como vantagem caracterizar a dispersão dos dados em termos
relativos a seu valor médio. É uma medida relativa importante, pois ao se comparar a
variabilidade de duas amostras usando o desvio padrão ou a variância, pode-se concluir que uma
é mais variável que a outra, quando o resultado diferenciado pode ser devido ao fato das
amostras possuírem médias ou grandezas diferentes.
como assim teoricamente muito utilizada? quer dizer que na prática ninguém usa? muito cuidado
com a escrita científica...
35. [2.000] (IP:281474038335826 | 13:35:37 | 23:37:22 | 01:45 | 9.646)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
O coeficiente de variação é uma medida adimensional, adequado para efetuar a comparação
entre diferentes conjuntos de dados, algumas de suas vantagens foram descritas no item anterior.
É independente da unidade de medida utilizada, sendo que a unidade dos dados observados
pode ser diferente que seu valor não será alterado.
É uma medida relativa importante, pois ao se comparar a variabilidade de duas amostras usando
o desvio padrão ou a variância, pode-se concluir que uma é mais variável que a outra, quando o
resultado diferenciado pode ser devido ao fato das amostras possuírem médias ou grandezas
diferentes. Assim, ao comparar a variabilidade de amostras, deve-se observar a média. Se as
médias forem iguais, pode-se utilizar coeficiente de variação para comparações de variabilidade.
No entanto, se as médias forem diferentes ou se forem referentes a medidas com unidades
diferentes, é obrigatório o uso do coeficiente de variação para compará-las. Nesse caso, o
coeficiente de variação é uma medida comparativa da variabilidade existente entre dois
experimentos quanto a fatores não controlados, mas nunca quanto à qualidade do ensaio, por
que, o CV é uma consequência e não a causa. Cabe ao pesquisador decidir se essa variabilidade
comunicada deve ser diminuída ou não, em experimentos futuros. Outra limitação do coeficiente
de variação é que ele deixa de ser útil quando a média é próxima de zero.
não recomendo o uso de "descritas no item anterior" na sabatina, porque a ordem pode mudar...
de resto bastante bom, embora não tenha aparentemente considerado o possível/provável efeito
da variabilidade inerente em algumas variáveis...
36.  9:47 | 28:17 | 23.034)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
A afirmativa é falsa pois, o controle local é utilizado quando se observa heterogeneidade no
ambiente (como diferenças de vegetação, topografia, etc), o controle local é aplicado para dividir
o ambiente em partes homogêneas, para ser usado o pesquisador tem de conhecer a variação do
ambiente, para que ele possa dividir o ambiente de tal forma que, sejam formados grupos o mais
homogêneos possíveis dentro do grupo, obtendo portanto grupos o mais diferente possível uns
dos outros.
conclusão correta, e até dá para adivinhar para onde você está indo, mas seja mais explícito(a).
Veja que em ponto algum você menciona que é possível que: a primeira parte da premissa esteja
erra, ou seja, um campo pode ser realmente homogênero; ou que, mesmo sendo heterogêneo
não seja possível identificar como dividir em grupos homogêneos
37.  [2.000] (IP:281473652861797 | 18:01:53 | 22:34:05 | 32:12 | 6.431)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
As medidas de variação determina a característica de variação de um conjunto de dados. Sendo
elas:
Amplitude: Diferença entre o maior e o menor valor. (Subtrai o menor valor do maior).
Possui uma única vantagem: leva em consideração os dois valores extremos, tendo assim
valores de amplitude igual com os valores gerais distintos.
As desvantagens são: muito sensível a valores extremos; depende do tamanho da amostra; e não
leva os demais valores em consideração.
Variância: é a média dos quadrados das distâncias dos pontos em relação a média. A soma dos
pontos dividido pelos valores de variância deverá obrigatoriamente ser zero.
Possui a vantagem de levar todos os valores em consideração, porém possui a desvantagem de
unidades sem lógica.
Desvio padrão: é o valor médio dos desvios de cada ponto em relação à média, geralmente a
maioria dos pontos fica a um desvio-padrão d a média.
Possui a vantagem da variância com unidades mais lógicas; e a desvantagem de ser geralmente
um pouco superior (10-20%) à média dos desvios em absoluto.
Coeficiente de variação: sem unidade é adimensional, sendo seu resultado expresso em
percentagem.
Possui a vantagem de ser independentes das unidades; e quanto a desvantagem deve-se ter
cuidado com generalizações.
a única vantagem da amplitude é ser fácil de visualizar...
38.  [2.000] (IP:281473652861797 | 18:02:05 | 22:34:13 | 32:08 | 8.085)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
Média é a soma dos valores observados dividida pelo número de observações. A média é
sensível a todos os valores do conjunto, pois se houver mudança de algum valor, a média
também modifica e evita os desvios devido a valores muito altos ou muito baixos em um conjunto,
ou seja a média é definida como a soma dos valores dividida pelo número de valores (a média
indica o centro de um conjunto de valores).
Por exemplo, entre os números 2, 4 e 6, a média é 4.
Mediana é o valor típico, isto é, é o ponto central das observações quando elas
estão colocadas por ordem crescente. Quando o número de observações é impar, o valor do
meio é a mediana, porém quando o número de observações é par, existe um par de valores no
centro e a mediana passa a ser a média aritmética desse par.
Logo mediana é definida como o valor que, dispostos todos os resultados em ordem de grandeza,
é o ponto central, que mantém metade das ocorrências dos valores acima e metade abaixo.
Por exemplo, dentre os números 5, 6 e 8,como 6 está no meio, a mediana é 6.
Dentre as vantagens e desvantagens de cada uma destas medidas. A escolha sobre qual (ou
quais) destas medidas utilizar para mostrar (ou enfatizar) a tendência dos valores de se
agruparem em torno de valores centrais, ou mesmo para nos dar uma idéia sobre como o
conjunto de valores está posicionado em seu eixo de valores, depende fundamentalmente do tipo
de análise que se pretende desenvolver na pesquisa realizada.
Vantagens:
Média
- Fácil de compreender e aplicar
- Ponto de equilíbrio para distribuição de freqüências
- Leva todos os valores em consideração
Mediana
- Fácil de calcular
- Sempre existe
- Reflete os valores no centro da distribuição
- Não é sensível a valores extremos.
Dentre as desvantagens podemos citar que;
A Média – é afetada pelos dados extremos da amostra; Requer o conhecimento de todos os
dados da amostra. e,
A Mediana – é difícil de incluir em funções matemáticas; Não utiliza todos os dados da amostra.
qualquer programa inclui uma função para mediana. Já é o segundo que entra com este mesmo
"problema" para a mediana...
39.  [2.000] (IP:281473652861797 | 18:02:17 | 22:34:23 | 32:06 | 6.057)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
Coeficiente de variância é definido como o quociente entre o desvio padrão e a média e, em
geral, é expresso em percentual. É a medida estatística mais utilizada pelos pesquisadores na
avaliação de precisão dos experimentos.
O coeficiente de variação é uma medida adimensional útil para comparar resultados de amostras
cujas unidades podem ser diferentes.
Ele tem a vantagem de permitir a comparação da precisão entre experimentos, sem a
necessidade de igualdade de unidades. Entretanto, Pimentel-Gomes (1991) salienta que o
número de repetições influi nos valores de CV, sobretudo pelo fato de que, mesmo havendo um
experimento com coeficiente de variação maior em relação a outro, que, porém, possui menor
número de repetições, aquele com maior CV seria considerado mais preciso. O autor sugere
como alternativa a utilização do índice de variação, que é a relação entre o CV e a raiz quadrada
do número de repetições.
Por ser uma medida relativa, o CV possuirá valores muito semelhantes em um grande grupo de
experimentos, se, em cada um desses, o desvio-padrão for diretamente proporcional à
produtividade média individual (Mead & Curnow, 1983).
Estes mesmos autores lembram, entretanto, que o pesquisador deve ter cuidado, pois o CV é
uma medida sem sentido no caso em que as observações experimentais envolvam valores
positivos e negativos.
Uma desvantagem do coeficiente de variação é que ele deixa de ser útil quando a média é
próxima de zero.
gostei do ponto da citação de Pimentel-Gomes, mas não indicou o risco de comparação entre
variáveis distintas, quando uma é inerentemente mais variável do que a outra, por qualquer razão
que seja, frequentemente operacional. Nestes casos, é muito importante tomar cuidado na
comparação dos valores, e isto não é função do número de repetições...
40.  [1.000] (IP:281473652861797 | 18:02:35 | 22:34:50 | 32:15 | 10.949)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Na casualização; todo tratamento deve ter a mesma chance de ocupar qualquer parcela; é o
único jeito de ter certeza que a variação do acaso é independente da variação do tratamento (e
vice-versa); é implementada por sorteio, este pode ser feito de qualquer modo conveniente, a
função =aleatório() do Excel gera números aleatórios entre 0 e 1 que podem ser usados para
o sorteio; Sempre deve ser usado.
Na repetição; toda repetição tem de sofrer o acaso, (medir duas vezes na mesma
parcela não é repetição), (pegar uma mesma área e dividir em duas e chamar de repetições
também não é correto); Este princípio sempre é adotado.
Ambos os princípios experimentais são universalmente utilizados devido a fatores como o
princípio da aleatorização e o da repetição para que se possa produzir uma medida de
variabilidade necessária aos testes da presença de efeitos de tratamentos, ou a estimação
desses efeitos.
Quanto mais homogêneo, menor é o número de repetições necessárias para mostrar, com
clareza, o efeito de um tratamento, como a maioria da nossa experimentação (agrícola) são
homogêneas e tanto a repetição como a casualização utilizam ambiente homogêneo, utilizamos
em a maior escala esses dois método se comparado com o método do controle local, o qual só é
feito se o ambiente for heterogêneo (ocorrer variação) e se a variação for reconhecida ou
percebida.
Enfim o uso destes princípios experimentais (repetição e casualização) é de fundamental
importância para controlar as variações do ambiente e assegurar a precisão do experimento,
possibilitando a obtenção de dados confiáveis.
estava into bem até o penúltimo parágrafo, aí embananou tudo e mais alguma coisa... desde
quando a maioria de nossa experimentação é sob condição homogênea. Na realidade já
começou a se enroscar no parágrafo "Ambos os princípios..." quando usou lógica circular: os
princípios são universalmente usados devido ao princípio da aleatorização...
41. [1.750] (IP:281473654131083 | 00:11:57 | 15:06:58 | 55:01 | 53.931)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Devido à casualização ser utilizado na distribuição de todas as unidades experimentais em
igualdade de condições locais, ou seja, que todos os tratamentos não tenham nenhum
favorecimento devido às melhores condições de desenvolvimento. Dessa forma, percebe-se que
todos os tratamentos recebem as mesmas variações ao acaso. A distribuição dessas unidades
experimentais ocorre de forma aleatória por meio de sorteio ou outra forma de se eliminar a
intenção do pesquisador, possibilitando que todos os tratamentos possam ser influenciados pelas
mesmas condições existentes na área experimental. A Repetição por sua vez é utilizado no
mesmo tratamento mais de uma vez na unidade experimental, possibilitando dessa forma maior
confiabilidade dos dados obtidos no experimento, permitindo verificar se houve efeito do acaso.
Dessa forma, aumenta-se a precisão das estimativas. O número de repetições é dependente de
vários fatores internos e externos ao experimento, porém, sendo mais comum o uso de 3 a 5
repetições. No entanto, quanto maior o número de repetições, menor a probabilidade de erros
grosseiros.
boas definições, mas não identifiquei em canto algum uma explicação de porque estes dois são
necessários, de forma clara e direta.
42. [0.000] (IP:281473654131083 | 00:12:32 | 15:07:19 | 54:47 | 14.962)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
Parcialmente correta. Controle local consiste em diminuir todas as contribuições do ambiente,
expressando heterogeneidade, o que pode interferir negativamente no experimento. Dessa forma,
procura-se subdividir áreas heterogêneas em sub-áreas homogêneas, afim de se possibilitar a
diminuição dos efeitos da heterogeneidade ambiental, expresso muitas vezes pelos blocos, que
conterá uma repetição de todos os tratamentos. Dessa forma, permitirá obter maior confiabilidade
dos dados, devido à eliminação de possíveis fatores que possam prejudicar ou beneficiar alguns
tratamentos.
A afirmativa está completamente errada. Primeiro, nem sempre o campo apresenta variações
muito maiores do que as encontradas em outros ambientes. Segundo, mesmo que seja variável,
isto não quer dizer que precisamos/podemos usar bem o controle local. Veja que a afirmativa foi
SEMPRE...
43. [2.000] (IP:281473654131083 | 00:12:57 | 15:07:40 | 54:43 | 14.84)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
A partir do coeficiente de variação pode-se avaliar a homogeneidade do conjunto de dados e,
conseqüentemente, se a média é uma boa medida para representar estes dados. Ele tem a
vantagem de permitir a comparação da precisão entre experimentos, sem a necessidade de
igualdade de unidades. O CV deve ser comparado com experimentos em situações similares a
sua, com a mesma variável. Uma limitação do coeficiente de variação é que ele deixa de ser útil
quando a média está próxima de zero. Um coeficiente de variação superior a 50% sugere alta
dispersão o que indica heterogeneidade dos dados. Quanto maior for este valor, menos
representativa será a média. Neste caso, opta-se pela mediana ou moda, não existindo uma regra
prática para a escolha de uma destas medidas. O pesquisador, com sua experiência, é que
deverá decidir por uma ou outra. Por outro lado, quanto mais próximo de zero, mais homogêneo é
o conjunto de dados e mais representativa será sua média.
primeiro nunca vi ninguém tentando usar a moda para representar um conjunto de dados em
agrárias... no entanto, de modo geral a resposta está muito boa.
44. [1.500] (IP:281473654131083 | 00:13:18 | 15:08:05 | 54:47 | 1.653)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
Variância: o principal problema da variância é que nós não temos a mesma unidade dos dados
originais, as unidades ficam sem lógica e a principal vantagem é que ela leva em consideração
todos os valores da série de dados.
Amplitude é definida como a diferença entre o maior e o menor valor das observações,
respectivamente, se tivesse apenas um número, não se podia calcular, entretanto com dois sim,
desde que sejam diferentes esses números. A vantagem da amplitude é fácil de calcular e
fornece uma idéia da magnitude da faixa de variação dos dados. Não informa a respeito da
dispersão dos valores que caem entre os dois extremos.
O desvio padrão é o afastamento atribuído ao acaso, ou seja, o erro amostral, que o conjunto de
dados contém. Este erro refere-se à diferença do valor s calculado e a média aritmética. A
vantagem do desvio padrão é que trata-se de uma medida de variabilidade que leva em conta
toda a informação contida na amostra. O desvio-padrão de uma população é representado por σ
e o desvio padrão de uma amostra por S.
vantagem comparativa = comparar todas as medidas, o que muito decididamente não consegui
encontrar. De quebra, muitas medidas, tais como o CV, ou o erro padrão da média, por exemplo,
não foram incluídos
45. [1.000] (IP:281473654131083 | 00:13:37 | 15:08:18 | 54:41 | 12.903)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
Ambas são utilizadas para distribuição assimétrica, sendo que a média é considerada a mais
importante no ponto de vista estatístico a média é o ponto de equilíbrio para a distribuição de
frequências, e ela leva todos os valores em consideração; ao contrário da mediana, que reflete os
valores no centro da distribuição, não sendo sensível a valores extremos a média serve de apoio
a cálculos posteriores como probabilidade, desvio padrão, coeficiente de variação, etc, sendo a
medida de tendência central de maior emprego no campo da análise quantitativa. Já a mediana
serve para representar e analisar uma série de dados grupados ou não, dividindo a série em duas
partes iguais.
muito, muito confuso. Já experimentou usar o ponto mais vezes? Falando sério, cinco linhas sem
um ponto é dose para leão nenhum botar defeito. A primeira e mais grave consequência disto é
que fica difícil seguir o raciocínio. Isto normalmente acontece com o leitor, mas parece que neste
caso também aconteceu com você. Leia a sequencia com calma e você vai ver que começa
falando da média, vai para mediana, e volta para média.. termina ficando difícil de entender, sem
parar para uma segunda leitura, que você está dizendo que a média é mais usada, quando fala
na análise quantitativa
46. [1.000] (IP:281473665159848 | 07:11:12 | 21:23:48 | 12:36 | 9.833)
Porque tanto repetição quanto casualização são universalmente utilizados?
Porque a utilização de ambos princípios levam a uma maior precisão experimental, o que é
desejável.
Quanto maior o numero de repetições, maior a precisão experimental,não necessariamente um
valor exato, mas com erro reduzido (usado para medir variações do acaso). Por exemplo: Se em
um ambiente ocorrem muitas variações, os efeitos causados por estas podem ser reduzidos
quando aumenta-se o número de repetições.
E a casualização evita que um tratamento seja favorecido prejudicando outro, ou seja, usa-se o
sorteio para distribuição dos tratamentos a fim de evitar resultados causados por uma
“preferência”, o que causaria alteração destes.
Definiu o que são, apenas isto. Porque o uso deles leva a maior precisão? Afinal, foi isto o que
perguntei...
47. [1.500] (IP:281473665159848 | 07:11:41 | 21:25:20 | 13:39 | 3.499)
Discuta vantagens comparativas dos principais tipos de medidas de variação
comumente usados para comparar valores de diferentes tratamentos.
A variância considera todos os valores da distribuição, oferecendo uma vantagem sobre
amplitude que considera somente dois valores, mas que é de fácil obtenção (maior-menor) e
interpretação.
Variância e o desvio padrão medem a variabilidade dos dados em torno da média, sendo que a
primeira está na unidade dos dados ao quadrado (cm2; ml2; ha2) e o desvio padrão, na mesma
unidade dos dados, portanto, sendo mais fácil sua interpretação.
O Erro padrão tem como vantagem indicar com que precisão a média populacional pode ser
estimada pela média amostral.
Quanto ao CV, ele é útil para comparação da variabilidade de dois ou mais conjuntos de dados de
ordem de grandezas diferentes.
*Quando quer se retratar a variabilidade entre os elementos da amostra em relação a sua média,
utiliza-se a variância, desvio-padrão ou CV; Se a intenção é precisão da estimativa da média da
população, então utiliza-se o erro padrão.
esta definição para erro padrão está muito mais para a definição de intervalo de confiança na
minha leitura.
48. [0.000] (IP:281473665159848 | 07:12:29 | 21:29:27 | 16:58 | 6.809)
Posicione-se, e justifique sua posição, quanto à afirmativa: "Como o campo sempre
é variável, sempre precisamos utilizar o controle local em experimentos de fora de
ambientes protegidos."
O controle local depende da necessidade ou nao de adotá-lo. No campo o experimento está
sujeito a variações de temperatura, umidade, aparecimento de pragas, além de faixas de
vegetação diferentes dentro da área, topografia diferenciada, entre outras. Portanto, deve-se
fazer uso do controle local a fim de reduzir os efeitos causados por estas variações, dividindo a
área/ambiente em porções homogêneas (tornar diferenças controláveis e evitar influência
externa), o que leva a uma maior precisão experimental.
*Utiliza-se o controle local quando variações forem de fácil percepção.
a afirmativa está errada. Nem sempre o campo é variável, e nem sempre temos como reconhecer
esta variabilidade. Na ausência das DUAS características, simplesmente não temos como ou
porque adotar o controle local...
49. [1.500] (IP:281473665159848 | 07:12:54 | 21:32:42 | 19:48 | 194.178)
Diferencie mediana e média, com destaque para vantagens comparativas de cada
uma.
A Média leva todos os valores em consideração, logo, é de fácil utilização, embora seja sensível a
valores extremos. Já a mediana tem a vantagem de não ser influenciada por valores individuais, é
uma boa escolha no caso da existência de valores extremos, pois não é afetada, mas é de difícil
determinação quando o conjunto de dados é muito grande.
vantagens comparativas? eu realmente queria entender porque quase todo mundo que pegou
esta questão veio com esta mesma parte da resposta de dificuldade de cálculo para a mediana,
se qualquer programa consegue fazer isto automagicamente...
50. [2.000] (IP:281473665159848 | 07:13:17 | 21:42:03 | 28:46 | 17.76)
Qual a vantagem do CV, e quais suas principais limitações para uso como avaliador
de precisão de um experimento?
Tem como vantagem possibilitar a comparação de distribuições cujas unidades podem ser
diferentes, bem como, resultados de uma mesma variável em trabalhos diferentes. Uma
desvantagem do CV é que ele deixa de ser útil quando a média esta próximo de zero.
É importante destacar também que seu uso para avaliar a precisão é limitado quando se trata de
um ambiente heterogêneo, numero de repetições,delineamento utilizado na condução do
experimento, entre outros.
Além disso, não existe uma classificação (alta, média, baixa variação), comum a todas as
variáveis, isto é, coeficiente de variação que recebe a classificação de alto ou baixo, para
determinada variável, não necessariamente receberá a classificação de alto ou baixo para outra
variável.
ok