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    Comentários

    Dúvidas adicionais….

    • Tem uma parte que o senhor diz que a análise multivariada dá ferramentas para entender melhor o relacionamento entre variáveis ou simplificar o sistema, essa simplificação do sistema quer dizer simplificar o entendimento de várias variáveis se relacionando?
      • Mais ou menos. Quando estou falando em simplificar o sistema, estou falando essencialmente em técnicas como Análise de Componentes Principais, em que eu saio de um sistema que para entender eu tenho de integrar mentalmente o que aconteceu com todas as variáveis, vamos chamar de 20, para entender o que aconteceu com duas ou três variáveis, por sua vez formadas pelas 20 variáveis.

      • Então eu saio de um sistema n-dimensional para um com duas ou três dimensões. Pelo menos para mim é muito mais simples raciocinar em duas ou três dimensões do que em por exemplo 20. Então o que a multivariada faz, entre outras coisas, é relacionar as variáveis para criar novas variáveis, e assim simplificar o sistema.

      • Além disto, outra simplificação do sistema é fazer a análise de várias variáveis de uma só vez, e assim ver o efeito geral do que aconteceu

    • Professor  o senhor diz que na multivariável estamos aplicando variáveis e não tratamentos, interação é efeito do tratamento que estamos estudando. Então a minha dúvida é qual a diferença entre ligação entre variável e interação entre variável e diferença de tratamento e variável?
      • Vamos com calma… eu não disse, ou pelo menos não quiz dizer, que estamos aplicando variáveis, e não tratamentos. Se pensar nas extensões da análise de variância (ANCOVA, MANOVA, MANCOVA), em todas elas nós temos os tratamentos do mesmo jeito de sempre… apenas ao fazer a avaliação estamos trabalhando com mais de uma variável de cada vez…

      • Interação entrou nesta história não sei de onde, para ser honesto… Vamos pensar um pouco… a interação é como os diferentes fatores que compoem o tratamento modificam a resposta um do outro, certo. Assim, não estou entendendo muito bem como está acontecendo esta mistura entre variável, tratamento e interação.

      • Algumas das técnicas de multivariada não levam em consideração os tratamentos, como por exemplo ACP…. isto porque são técnicas que vieram do mundo amostral, em que tratamentos na realidade não existem, o que queremos ver é como podemos agrupar as coisas, e tentar verificar se estes agrupamentos baseados nos dados podem ser ligados a alguma característica que nos pareça como lógica…

      • Lembrem sempre que multivariada na realidade não é UMA técnica, mas um CONJUNTO MUITO GRANDE de técnicas, que tem em comum o fato de trabalharem com mais de uma variável de cada vez, e muito pouco mais do que isto

    • E para finalizar, se o senhor pudesse explicar novamente de outra forma  quando no slide tem que, como cada teste univariado existe uma possibilidade de erro I e II, realizar todos os teste conjuntamente reduz a margem de erro geral.
      • Eu vou tentar explicar com um exemplo. Acho que já falei mais de uma vez que o trabalho de Clayton para tópicos de pesquisa foi comparar testes de comparação múltipla de tratamentos, não foi? Para este trabalho eu criei com o Excel (=aleatório()) um jogo de 100 experimentos, todos com o mesmo número de tratamentos e com 20 variáveis cada, portanto um total de 2000 variáveis.
      • Como todos os valores eram por definição aleatórios, ou pelo menos tão aleatórios quanto a fórmula que o Excel usa para gerar números aleatórios, qualquer caso em que o teste diferencie dois tratamentos é necessariamente um erro do tipo I, ou seja dizer que dois tratamentos são diferentes, quando isto é somente uma função do acaso, correto?
      • Nós (leia-se Clayton) fizemos a comparação de cada um deles, por mais de um caminho distinto. Inicialmente, fizemos os 2000 testes de comparação, para ver variável a variável quando era cometido um erro do tipo I. Depois, verificamos em cada experimento com um todo (ou seja, comparando as 20 variáveis que estão em cada um dos 100 experimentos, para verificar quando era cometido um erro tipo I no conjunto do experimento. Os resultados estão nesta tabela abaixo

    Tabela 5: Taxas de ocorrência do erro do tipo I por variável (TIV) e taxas de ocorrência do erro do tipo I por experimentos (TIE) no teste F e nos testes de comparações múltiplas de médias em um conjunto de 2000 análises.

    Testes de significância

    TIV

    TIE

    F

    0,045 a

    0,29 a

    Tukey (means)

    0,049 a

    0,43 b

    Tukey (lsmeans)

    0,049 a

    0,43 b

    Dunnet (controle)

    0,092 b

    0,71 c

    Dunnet (adubo)

    0,098 b

    0,73 c

    LSD

    0,972 d

    1 d

    Duncan

    0,771 c

    1 d

      • Fica óbvio que a ocorrência de erros I foi muito maior para todos eles no conjunto do experimento do que estudando cada variável de uma vez… Mesmo F e Tukey, que respeitaram muito bem o nível de significância de 5% para cada variável cometeram de 30 a 43% de erros no conjunto do experimento. Ou seja, embora para cada variável tenhamos muita confiança na afirmativa, no conjunto do experimento quanto mais variáveis forem estudadas, maior a chance de para alguma delas cometermos um erro tipo I.
      • Se as variáveis fossem estudadas conjuntamente, é coerente esperar que o erro ficasse mais parecido com o TIV do que o TIE, na tabela acima, não é?
      • Então porque ainda usamos a univariada? Em primeiro lugar porque é  que conhecemos mais e estamos mais acostumados a ler. Em segundo, porque ainda é muito mais simples de entender o que aconteceu, em grande parte por ser o que estamos acostumados a ler…

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