Transformação de dados em ensaios biológicos

Autores

DOI:

https://doi.org/10.4336/2021.pfb.41e201901916

Palavras-chave:

Análise de variância, Acacia mearnsii, Radiação

Resumo

A análise de variância é o teste estatístico mais utilizado para a comparação de três ou mais médias simultaneamente. Sua aplicação exige, no entanto, o cumprimento de algumas condicionantes, com ênfase principal na normalidade dos dados e homoscedasticidade das variâncias. Quando tais requisitos não são atendidos, uma das alternativas é a transformação de dados para permitir a continuidade da avaliação experimental. Com a proposição do sistema de transformação de dados de Tukey, entendido como um sistema de transformação de potência, ou seja, a aplicação de enésima raiz em um conjunto de dados (X⅟n), este procedimento estatístico evoluiu metodologicamente para garantir tais soluções. No presente trabalho foi proposto um complemento a esse sistema, denominado aqui de transformação em quatro passos, com a inclusão de dois testes de hipóteses para avaliar a normalidade e homoscedasticidade. Isto foi aplicado em dados experimentais para avaliar a quantidade de radiação disponível ao nível do solo dentro de povoamentos de Acacia mearnsii De Wild. Um modelo para transformação de dados foi proposto para obter simultaneamente homoscedasticidade e normalidade. A metodologia foi apropriada para garantir esses dois aspectos estatísticos nos dados experimentais, permitindo a comparação de oito tratamentos pela análise de variância convencional.

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Biografia do Autor

Sylvio Péllico Netto, Universidade Federal do Paraná, Departamento de Ciências Florestais

http://lattes.cnpq.br/3440394374596838

Alexandre Behling, Universidade Federal do Paraná

http://lattes.cnpq.br/3861474565660261

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Publicado

2021-03-31

Como Citar

PÉLLICO NETTO, S.; BEHLING, A. Transformação de dados em ensaios biológicos. Pesquisa Florestal Brasileira, [S. l.], v. 41, 2021. DOI: 10.4336/2021.pfb.41e201901916. Disponível em: https://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/1916. Acesso em: 18 abr. 2021.

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Artigos Científicos

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