Análise estatística de experimentos com um único fator: muito fácil ou muito difícil?

Marcin Kozak

Realizar análises estatísticas pode ser complicado. Em situações práticas muitos pesquisadores utilizam os procedimentos de análise mais comuns, sem investigar se os mesmos são apropriados para os seus resultados, ou mesmo se há outros métodos que poderiam ser mais adequados. Nesse artigo buscarei mostrar que mesmo na análise de experimentos de classificação simples (com um único fator) vários aspectos precisam ser considerados. A forma clássica de análise desse tipo de dados é a análise de variância, que é provavelmente o método estatístico mais usado na agricultura, biologia, ecologia e estudos de meio ambiente. Suspeito que essa é a razão pela qual tal método é frequentemente usado de forma inapropriada: uma vez que ele é muito usado, não suscita maiores considerações. Imagino que seja esse raciocínio que muitos pesquisadores devam empregar. Análises incorretas podem fornecer falsas interpretações e conclusões, e dessa forma é importante prestar atenção na escolha do procedimento a ser usado na análise. Não estou sugerindo que algum método difícil ou complexo deva ser usado, mas sim que um método correto seja adotado, de forma a fornecer os resultados adequados. Dessa forma, vários problemas relacionados à análise de variância e outras abordagens para analisar esse tipo de dados são discutidas nesse artigo, incluindo verificações de normalidade e homogeneidade de variâncias, análise de experimentos com violação dessas pressuposições, presença de dados discrepantes, testes de comparações múltiplas, além de alguns outros problemas.

análise de variância; pressuposições; análises gráficas; comparações múltiplas; distribuição normal; estatística não paramétrica; experimentos de classificação simples; análise estatística


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