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Estudo das medidas de associação linear entre variáveis quantitativas, com especial destaque ao uso e recomendações dos testes de correlação, regressão simples ou múltipla. Estudo e interpretação dos tipos de respostas obtidas com a análise de regressão, bem como dos métodos para obtenção e validação de modelos estatísticos gerados por programas computacionais.
1) Apresentação e estudo do histórico, das definições e usos da estatística como ferramenta científica para inferência de resultados obtidos em ensaios experimentais. Introdução à classificação do tipo da resposta medida.
2) Estudo da estatística descritiva, com definições, usos, vantagens e desvantagens na escolha das diferentes medidas de posição, locação ou tendência central (média, moda, mediana, quartis, percentis, extremos), das medidas de dispersão (amplitude, amplitude interquartil, variância, desvio padrão, coeficiente de variação, erro padrão da média) e das medidas de forma (assimetria e achatamento) da curva de distribuição normal. Uso da informática para a descrição de dados experimentais, bem como propostas de representação gráfica e tabular de dados.
3) Introdução ao estudo da estatística de inferência, com especial destaque aos princípios da probabilidade, noções de amostragem, definições de população e amostra, bem como formulação de testes de hipótese.
4) Estudo das premissas das análises estatísticas, com definições a respeito da aditividade do modelo estatístico, independência dos erros, normalidade dos resíduos e homogeneidades das variâncias. Estudo dos princípios e usos dos testes utilizados para avaliação da normalidade dos resíduos e da homogeneidade das variâncias, bem como dos métodos estatísticos utilizados para identificação de dados discrepantes ("out liers"). Estudo dos princípios e usos dos métodos de transformação dos dados (transformação logarítmica, pela raiz quadrada, inversa, arcoseno e outros).
5) Estudo dos princípios da análise de variância (teste F) e do uso dos modelos lineares gerais e dos modelos mistos na estatística de inferência de delineamentos comumente utilizados na experimentação animal, com especial destaque aos delineamentos inteiramente casualizados, delineamentos em blocos casualizados e delineamentos em reversão (quadrado latino e suas variações, quadrados reticulados, delineamento em reversão simples com seqüência balanceada - cross over, delineamentos em reversão dupla - swich back). Estudo da estatística univariada, multivariada e dos modelos mistos em delineamentos que façam uso de parcelas sub-divididas (split-plot e medidas repetidas no tempo).
5) Estudo dos testes de comparação entre tratamentos, com especial destaque às recomendações, vantagens e desvantagens dos testes de médias utilizados em experimentos com tratamentos não estruturados (Tukey, Duncan, LSD, SNK, Scheffé, Bonferoni, Dunnett) ou de tratamentos estruturados em classes (contrastes ortogonais e não ortogonais). Uso da regressão polinomial em tratamentos estruturados em níveis e uso da correção das médias pela metodologia dos quadrados mínimos para comparação de tratamentos em experimentos que façam uso de covariáveis. Estudo das particularidades dos experimentos com mais de um fator (arranjos fatoriais de tratamentos).
6) Estudo das medidas de associação linear entre variáveis quantitativas, com especial destaque ao uso e recomendações dos testes de correlação, regressão simples ou múltipla. Estudo e interpretação dos tipos de respostas obtidas com a análise de regressão, bem como dos métodos para obtenção e validação de modelos estatísticos gerados por programas computacionais.
7) Estudo dos princípios, recomendações, vantagens e desvantagens dos testes de estatística não paramétrica de ordem (Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Savage, Mediana e outros) e estatística não paramétrica de freqüência (Qui-quadrado e teste exato de Fisher).
A presente disciplina tem como objetivo fornecer ao aluno conhecimento básico e suporte crítico para a adequada utilização e escolha das diferentes ferramentas estatísticas comumente utilizadas para análises de dados obtidos em experimentos com animais de produção, bem como do uso dos pacotes estatísticos disponíveis. Somam-se a esses objetivos fornecer subsídios para a correta interpretação e apresentação de dados coletados em experimentos dessa natureza.
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