Análise de experimento fatorial desbalanceado nos ambientes SAS e R.

O trabalho apresenta e discuti um exemplo de análise de dados desbalanceados oriundos de um experimento para avaliar o efeito combinado das concentrações de CO2 e de cobre sobre parâmetros bioquímicos e defesas antioxidantes do peixe pacu, Piaractus mesopotamicus, que é uma das principais espécies cultivadas no Brasil

Estimação de modelos lineares gerais mistos utilizando o SAS®

O Modelo Linear Geral Misto (MLGM) enquadra-se numa classe de modelos que tem sido tradicionalmente analisada através de procedimentos de análise de variância

Imputação de dados na análise de variância em experimentos no Delineamento Inteiramente Casualizado

Unanticipated events often occur in the development of an experiment, especially in field experiments, often causing data loss. Through the present study, we sought to verify whether there is a difference in the result of the analysis of variance (ANOVA) test for unbalanced data in the Completely Randomized Design (DIC) when the inclusion of data obtained from the data imputation technique was performed of Predictive Average. Experiments were simulated in the DIC with 5 treatments and 10 repetitions, generating complete databases. From each database, 10% of the plots were removed and after the imputation method was applied, comparing the ANOVA results in each step. The imputation yielded acceptable results, but not better than those obtained when performing the specific ANOVA test for unbalanced data.É comum a ocorrência de eventos não previstos no desenvolvimento de um experimento, principalmente em experimentos de campo, impossibilitando a mensuração das variáveis em determinadas parcelas experimentais. Pelo presente estudo, buscou-se verificar se há diferença no resultado do teste de Análise de Variância (ANOVA) para dados não balanceados no Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC) quando realizada a inclusão de dados obtidos a partir da técnica de imputação de dados da Média Preditiva. Foram realizadas simulações de experimentos no DIC com 5 tratamentos e 10 repetições, gerando bancos de dados completos. De cada banco de dados, foi retirado 10% das parcelas e após aplicado o método de imputação, comparando os resultados da ANOVA em cada etapa. A imputação trouxe resultados aceitáveis, porém, não melhores do que os obtidos quando realizado o teste da ANOVA específico para dados desbalanceados