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cursos:planeco:roteiro:02-hipot
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cursos:planeco:roteiro:02-hipot [2022/03/21 16:34] adalardo [Tutorial Árvores do Mangue] |
cursos:planeco:roteiro:02-hipot [2024/03/06 16:10] (atual) |
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|---|---|---|---|
| Linha 1: | Linha 1: | ||
| - | ====== Teste de Hipóteses ====== | + | ====== Entendendo o p-valor ====== |
| <WRAP center round box 60%> | <WRAP center round box 60%> | ||
| - | Antes de iniciar o roteiro anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Z5GVcS5l7wRKkgipNjZRYGFipgcMbECikb5qB9X4y6A/edit?usp=sharing| altura alunos]]. | + | Antes de iniciar o roteiro anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/11UVh4_6T_KQq_ZSfn4ALekKyFew4bqNkwp4i3YM1g-M/edit?usp=sharing| altura alunos]]. |
| </WRAP> | </WRAP> | ||
| ===== Vídeo Aula: O significado do P-valor ===== | ===== Vídeo Aula: O significado do P-valor ===== | ||
| - | Antes de iniciar o roteiro, assista a aula gravada no nosso canal do Youtube. | + | Aula síncrona gravada durante a pandemia, permanece aqui como material de consulta. |
| <WRAP center round box 80%> | <WRAP center round box 80%> | ||
| Linha 77: | Linha 77: | ||
| Explore as abas. | Explore as abas. | ||
| - | ==== Tutorial Árvores do Mangue ==== | + | ==== Árvores do Mangue ==== |
| - | Nesta sessão vamos nos ater ao exemplo **"Árvores de Mangue"**, na aba //Tutorial//. Esse exemplo é baseado em um trabalho de alunos de pós-graduação durante o curso de campo do nosso programa. | + | Nesta sessão vamos nos ater ao exemplo **"Árvores de Mangue"** baseado em um trabalho de alunos de pós-graduação durante o curso de campo em nosso programa. Abaixo a descrição da coleta dos dados((Não siga o desenho amostral desse estudo. Os alunos tinham apenas algumas horas para coletar os dados e tiveram que simplificar o desenho amostral)). |
| <WRAP center round tip 100%> | <WRAP center round tip 100%> | ||
| + | |||
| **//__Coleta de dados__//** | **//__Coleta de dados__//** | ||
| - | {{:cursos:planeco:roteiro:mangue.jpg?400 |}} | + | |
| - | A descrição da coleta de dados do trabalho original é a seguinte: | + | |
| + | |||
| + | {{:cursos:planeco:roteiro:mangue.jpg?300 |}} | ||
| "Desenvolvemos o estudo em uma área de manguezal | "Desenvolvemos o estudo em uma área de manguezal | ||
| Linha 108: | Linha 111: | ||
| </WRAP> | </WRAP> | ||
| + | ==== Tutorial Mangue ==== | ||
| + | Abra o Rsampling-shiny e na aba tutorial o relacionado à árvores do mangue e estabilidade do solo. | ||
| <WRAP center round box 80%> | <WRAP center round box 80%> | ||
| Linha 139: | Linha 143: | ||
| Uma questão que emerge nesse ponto é: o que pode ser considerado **ausência de efeito** ou **diferença detectável**? Afinal, mesmo em um cenário nulo não esperamos que os valores das áreas de raizes sejam exatamente iguais, mesmo das árvores que estão em um mesmo tipo de solo. | Uma questão que emerge nesse ponto é: o que pode ser considerado **ausência de efeito** ou **diferença detectável**? Afinal, mesmo em um cenário nulo não esperamos que os valores das áreas de raizes sejam exatamente iguais, mesmo das árvores que estão em um mesmo tipo de solo. | ||
| - | É certo que existem outros fatores, além do tipo de solo, que podem influenciar o desenvolvimento das raízes de uma árvore. Por exemplo, a idade do indivíduo, variações de desempenho entre indivíduos de mesma idade e mesmo a variação associada ao processo de amostragem. Portanto, precisamos diferenciar a variação associada a outros fontes, daquela que estamos interessados, no caso o solo. O que iremos fazer a seguir é simular cenários em que toda a variabilidade existente vem de outras fontes que não seja o solo. Como não sabemos exatamente quais são essa muitas outras fontes possíveis de variação e por gerarem variação imprevisível, vamos chamar essa variabilidade de aleatória. | + | É certo que existem outros fatores, além do tipo de solo, que podem influenciar o desenvolvimento das raízes de uma árvore. Por exemplo, a idade do indivíduo, variações de desempenho entre indivíduos de mesma idade e mesmo a variação associada ao processo de amostragem, isso só para citar algumas de muitos fontes possíveis. Portanto, precisamos diferenciar a variação associada a outros fontes, daquela que estamos interessados, no caso o solo. O que iremos fazer a seguir é simular cenários em que toda a variabilidade existente vem de outras fontes que não seja o solo. Como não sabemos exatamente quais são essa muitas outras fontes possíveis de variação e por gerarem variação imprevisível, vamos chamar essa variabilidade de aleatória. |
| - | Para conseguir isso podemos usar um procedimento simples que é desestruturar nos nossos dados a fonte de variação de interesse. Ou seja, pegamos os valores de área de raízes e rearranjamos esses valores entre os tipos de solos de forma aleatória. Nesse momento, qualquer diferença que exista entre os solos e proveniente das outras fontes que não o tipo de solo. | + | Para gerar o cenário nulo podemos usar um procedimento simples que é desestruturar a fonte de variação de interesse. Ou seja, pegamos os valores de área de raízes e rearranjamos esses valores entre os tipos de solos de forma aleatória. Nesse momento, qualquer diferença que apareça nos dados é proveniente de outras fontes que não o tipo de solo. |
| - | Imagine que pudéssemos repetir esse procedimento muitas vezes. Quais valores da estatística de interesse seriam mais frequentes, partindo da premissa que nosso cenário nulo fosse verdadeiro? | + | Se repetirmos esse procedimento muitas vezes, quais valores da estatística de interesse seriam mais frequentes, partindo da premissa que nosso cenário nulo é verdadeiro? |
| Linha 161: | Linha 165: | ||
| ===== Reamostrando os dados ===== | ===== Reamostrando os dados ===== | ||
| + | |||
| + | Caso tenha entendido o procedimento que gera o cenário nulo por aleatorização, podemos partir para o teste de hipótese seguindo os passos definidos abaixo. | ||
| + | |||
| <WRAP center round todo 90%> | <WRAP center round todo 90%> | ||
| - | Caso tenha entendido o tutorial, podemos partir para o teste de hipótese por aleatorização. | ||
| * Na aba //Entrada de dados// selecione os dados //"rhyzophora"//; | * Na aba //Entrada de dados// selecione os dados //"rhyzophora"//; | ||
| * Na aba //Estatística// : | * Na aba //Estatística// : | ||
| Linha 188: | Linha 194: | ||
| <WRAP center round todo 60%> | <WRAP center round todo 60%> | ||
| * acompanhe o que acontece com o //p-value//; | * acompanhe o que acontece com o //p-value//; | ||
| - | * discorra com os colegas a diferença desses dois testes; | ||
| * há mudança na hipótese biológica em questão? | * há mudança na hipótese biológica em questão? | ||
| </WRAP> | </WRAP> | ||
| Linha 197: | Linha 202: | ||
| + | <WRAP center round box 90%> | ||
| ===== Exercício ===== | ===== Exercício ===== | ||
| - | * Caso ainda não tenha feito, anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Z5GVcS5l7wRKkgipNjZRYGFipgcMbECikb5qB9X4y6A/edit?usp=sharing| altura alunos]]. | + | * Caso ainda não tenha feito, anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha |
| - | + | * [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/11UVh4_6T_KQq_ZSfn4ALekKyFew4bqNkwp4i3YM1g-M/edit?usp=sharing| altura alunos]]. | |
| * aguarde todos os alunos preencherem | * aguarde todos os alunos preencherem | ||
| * salve a planilha no seu computador, usando o formato **.csv** | * salve a planilha no seu computador, usando o formato **.csv** | ||
| Linha 207: | Linha 212: | ||
| * selecione a opção "Cabeçalho?" | * selecione a opção "Cabeçalho?" | ||
| * com esse conjunto de dados, teste as seguintes hipóteses usando o Rsampling: | * com esse conjunto de dados, teste as seguintes hipóteses usando o Rsampling: | ||
| - | * altura média entre gêneros é diferente; | + | * 1. altura média entre gêneros é diferente; |
| - | * altura média de estudantes do sexo masculino é maior que de estudantes do sexo feminino. | + | * 2. altura média de estudantes do sexo masculino é maior que de estudantes do sexo feminino; |
| + | * 3. altura média de estudantes do sexo feminino é maior que de masculino; | ||
| + | * utilize 5.000 reamostragens | ||
| + | * salve os gráficos da distribuição da estatítica de interesse | ||
| <WRAP round help 100%> | <WRAP round help 100%> | ||
| Linha 216: | Linha 225: | ||
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| - | * 1 - os gráficos finais e o p-valor para as duas hipóteses | + | * 1 - os gráficos finais e o p-valor para as duas hipóteses do exercício |
| * 2 - a interpretação dos resultados (máximo 5 linhas para cada hipótese) | * 2 - a interpretação dos resultados (máximo 5 linhas para cada hipótese) | ||
| - | Obs: tente encaminhar suas respostas pelo formulário abaixo, que estará visível caso esteja logado em uma conta google. Pode ser submetido também pelo [[https://forms.gle/zMooZt4e68o5YKuQ6|link aqui]], após login em conta google. Caso encontre problemas na submissão dos formulários, encaminhe o documento à equipe (**planecousp@gmail.com**), indicando como "Assunto": **Teste de Hipóteses** | + | Encaminhe as suas respostas pelo formulário [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe8ch4Ub9ZZElLIuh-g5rMdW92XwZS0fp_YEUYelVzVmwHi-g/viewform?usp=sf_link|link aqui]], após login em conta google. Caso encontre problemas na submissão dos formulários, encaminhe o documento à equipe (**planecousp@gmail.com**), indicando como "Assunto": **Teste de Hipóteses** |
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| - | {{url>https://forms.gle/zMooZt4e68o5YKuQ6}} | + | |
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| Linha 230: | Linha 240: | ||
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cursos/planeco/roteiro/02-hipot.1647891278.txt.gz · Última modificação: 2022/03/21 16:34 por adalardo
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