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cursos:planeco:roteiro:07-class_base
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| ====== Testes Clássicos ====== | ====== Testes Clássicos ====== | ||
| - | Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem a inferência é baseada na frequência ou proporção dos dados amostrados. | + | Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem a probabilidade é considerada uma frequência e a inferencia está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados. |
| /* | /* | ||
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| ====== Anova ====== | ====== Anova ====== | ||
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| - | Antes de iniciar o roteiro, assista a aula gravada no nosso canal do Youtube. | ||
| <WRAP center round box 80%> | <WRAP center round box 80%> | ||
| **//__Aula Gravada - Anova: Partição da Variaçao__//** | **//__Aula Gravada - Anova: Partição da Variaçao__//** | ||
| - | {{ youtube>pQ5E6YXQR5I|}} | + | |
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| + | Esssa video aula foi gravada durante a pandemia e permanece aqui como material de referência e consulta | ||
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| + | {{ youtube>pQ5E6YXQR5I |}} | ||
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| - | Na aula sobre [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot|teste de hipótese]] utilizamos técnicas de Monte Carlo para testar a hipótese de que duas médias são distintas, ou que uma é maior/menor que outra, tanto no exemplo do [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Tutorial Árvores do Mangue|]], quanto no exercício [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Exercício| Altura dos alunos]]. Em ambos os casos estávamos comparando médias de dois grupos distintos, por exemplo, dois tipos de solos no mangue ou gênero dos alunos. O nosso procedimento foi análogo ao teste frequentista **//t// de Student**, mas a forma de obter o //**p-valor**// foi diferente. Nos procedimentos anteriores, simulamos o cenário nulo e comparamos o valor observado (diferença das médias) com a distribuição de probabilidades obtidas por meio dessa simulação. Na abordagem __clássica__ do teste frequentista **//t// de Student**, o valor observado (diferença das médias) é comparado com uma distribuição estatística //**t**// conhecida previamente, que foi desenvolvida pelo matemático William Gosset. | + | Na aula sobre [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot|teste de hipótese]] utilizamos técnicas de Monte Carlo para testar a hipótese de que duas médias são distintas, ou que uma é maior/menor que outra, tanto no exemplo do [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Tutorial Árvores do Mangue|]], quanto no exercício [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Exercício| Altura dos alunos]]. Em ambos os casos estávamos comparando médias de dois grupos distintos, por exemplo, dois tipos de solos no mangue ou gênero dos alunos. O nosso procedimento foi análogo ao teste frequentista **//t// de Student**, mas a forma de obter o //**p-valor**// foi diferente. Nos procedimentos anteriores, simulamos o cenário nulo e comparamos o valor observado (diferença das médias) com a distribuição de probabilidades obtidas por meio dessa simulação. Na abordagem __clássica__ do teste frequentista **//t// de Student**, a estatística de interesse //t// da amostra é comparada com a distribuição probabilística //**t**// , desenvolvida pelo matemático britânico William Gosset. |
| <WRAP center round important 70%> | <WRAP center round important 70%> | ||
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| A representação gráfica desses dados pode ser feita em um boxplot. | A representação gráfica desses dados pode ser feita em um boxplot. | ||
| - | {{ :cursos:planeco:roteiro:solosAnova.png?400 |}} | + | <WRAP center round box 60%> |
| + | {{ :cursos:planeco:roteiro:boxplotAnova.png?400 |}} | ||
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| É possível notar que há uma grande variação na produtividade entre os solos e também muita variação dentro de um mesmo tipo de solo. Para ter alguma confiança para afirmar que o solo influencia a produtividade, podemos nos basear na variação dos dados e na partição em seus componentes, ou seja, dentro de cada grupo (ou intra grupo) e entre os grupos do tratamento (tipos de solos). Primeiro vamos definir o que é a variação total dos dados. | É possível notar que há uma grande variação na produtividade entre os solos e também muita variação dentro de um mesmo tipo de solo. Para ter alguma confiança para afirmar que o solo influencia a produtividade, podemos nos basear na variação dos dados e na partição em seus componentes, ou seja, dentro de cada grupo (ou intra grupo) e entre os grupos do tratamento (tipos de solos). Primeiro vamos definir o que é a variação total dos dados. | ||
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| <WRAP center round tip 70%> | <WRAP center round tip 70%> | ||
| **__Como calcular o p-valor a partir do F __** | **__Como calcular o p-valor a partir do F __** | ||
| - | * A função //DIST.F// no Excel ou LibreOffice calcula o p-valor a partir da estatística **F** e graus de liberdade; | + | * A função ''DIST.F'' no Excel ou LibreOffice calcula o p-valor a partir da estatística **F** e graus de liberdade; |
| * usualmente a função recebe o valor de **F**, seguido dos graus de liberdade entre e intra grupos; | * usualmente a função recebe o valor de **F**, seguido dos graus de liberdade entre e intra grupos; | ||
| - | * o resultado da função //DIST.F// é a probabilidade cumulativa; | + | * normalmente o resultado da função ''DIST.F'' é a probabilidade cumulativa, mas fique atento, pode ser a densidade probabilística, dependendo do padrão do Excel. Consulte a documentação do [[https://support.microsoft.com/pt-br/office/dist-f-fun%C3%A7%C3%A3o-dist-f-a887efdc-7c8e-46cb-a74a-f884cd29b25d|''DIST.F'' do Excel]] caso tenha dúvida; |
| - | * o p-valor é igual a 1 menos essa probabilidade. | + | * no caso do valor retornado seja a probabilidade cumulativa, o p-valor é igual a 1 menos essa probabilidade ((a densidade probabilística não permite o cálculo do p-valor, portanto, é preciso calcular a probabilidade cumulativa e subtrair de um para o cálculo do p-valor)). |
| </WRAP> | </WRAP> | ||
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| <WRAP center round tip 70%> | <WRAP center round tip 70%> | ||
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| **__ ANOVA no Rcmdr __** | **__ ANOVA no Rcmdr __** | ||
| * importe os dados apenas com as colunas de dados brutos; | * importe os dados apenas com as colunas de dados brutos; | ||
| - | * o menu //Estatísticas// está separado em tipos de estatísticas e qual o parâmetro associado ao teste de hipótese estatístico; | + | * o menu ''Statistics'' está separado em tipos de estatísticas e qual o parâmetro associado ao teste de hipótese estatístico; |
| - | * o nosso teste é sobre médias, portanto no sub-menu //Médias//; | + | * o nosso teste é sobre médias, portanto no sub-menu ''Mean''; |
| - | * nele há a opção //ANOVA para um fator (one way)...// | + | * nele há a opção ''Multi-way ANOVA''... |
| * o resultado aparecerá na janela //Output//. | * o resultado aparecerá na janela //Output//. | ||
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| </WRAP> | </WRAP> | ||
| Linha 423: | Linha 430: | ||
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| - | Vcs agora continuarão a pesquisa sobre o efeito das condições ambientais na produtividade primária de ecossistemas terrestres. Suponha que vcs estão interessados em entender o efeito da temperatura média anual (°C) sobre a produtividade primária líquida (MgC/ha/ano). Dado que a temperatura média anual dos ecossistemas terrestres está diretamente relacionada ao comprimento da estação de crescimento, a hipótese científica a ser testada é se a temperatura tem efeito positivo sobre a produtividade. Utilize o conjuntos de dados {{ :cursos:planeco:roteiro:produtividade_temp.txt |produtividade_temp.txt}}((Caso os dados abram em uma aba do navegador, clique com o botão direito do mouse e utilize o menu "Salvar link como..." ou algo parecido para salvar o arquivo em um diretório do seu computador.)), faça a regressão linear simples, interprete os resultados e avalie o atendimento das premissas do modelo. Preencha o seguinte [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdgCuAhTbKoidM5JBpJoQIvYYJQNLIvGPBIyb5hMRB-pw5htw/viewform?usp=pp_url| formulário]] para registrar suas respostas. | + | Vcs agora continuarão a pesquisa sobre o efeito das condições ambientais na produtividade primária de ecossistemas terrestres. Suponha que vcs estão interessados em entender o efeito da temperatura média anual (°C) sobre a produtividade primária líquida (MgC/ha/ano). Dado que a temperatura média anual dos ecossistemas terrestres está diretamente relacionada ao comprimento da estação de crescimento, a hipótese científica a ser testada é se a temperatura tem efeito positivo sobre a produtividade. Utilize o conjuntos de dados {{ :cursos:planeco:roteiro:produtividade_temp.txt |produtividade_temp.txt}}((Caso os dados abram em uma aba do navegador, clique com o botão direito do mouse e utilize o menu "Salvar link como..." ou algo parecido para salvar o arquivo em um diretório do seu computador.)), faça a regressão linear simples, interprete os resultados e avalie o atendimento das premissas do modelo. Preencha o seguinte [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdV6OpfCM1sAetfQxeap_uYDxC5xsCm4GjMGrH1wBcI1gEI3Q/viewform?usp=sf_link| formulário]] para registrar suas respostas. |
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