Diferenças

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--- cursos:planeco:roteiro:09-lm02 [2024/03/25 12:19]
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127.0.0.1 edição externa
@@ Linha 61: / Linha 61: @@
-=====  Modelos Plausíves =====
+=====  Modelos Plausíveis =====
@@ Linha 85: / Linha 85: @@
 */
-==== Interação entre preditoras ====
-<WRAP center round box 80%>
-{{ youtube>Mx9skekN6e8 |}}
-</WRAP>
-Nos modelos acima, desconsideramos um elemento importante que emerge quanto temos mais de uma preditora, a possibilidade de uma variável preditora interferir no efeito de outra, efeito esse chamado de interação.
-A interação é um elemento muito importante quando temos mais de uma preditora, pois desconsiderá-la pode limitar o entendimento dos processos envolvidos. Um exemplo cotidiano da interação é visto no uso de medicamentos e o alerta da bula sobre interação medicamentosa ou efeitos colaterais para pessoas portadoras de doenças crônicas. Dizemos que um medicamento tem interação com outra substância quando o seu efeito é modificado pela presença de outra substância, como por exemplo a ingestão de álcool junto com muitos medicamentos. Nos modelos a interação tem uma interpretação similar, a resposta pelo efeito de uma variável preditora se altera com a presença de outra preditora. Muitas vezes a interação pode ser o efeito de interesse do estudo, como na pergunta: //O efeito de solo na produtividade agrícola  depende da quantidade de adubo orgânico adicionado?// Ou em outras palavras: //O efeito da adubação orgânica depende do tipo de solo?//  Note que nestas perguntas o foco não é se há ou não efeito do adubo ou solo, mas se a presença de uma variável afeta o efeito de outra.
-<WRAP center round todo 80%>
-  * No conjunto de modelos acima, não incluímos o termo da interação. Produza o modelo abaixo incluindo o termo da interação e avalie esse modelo e seus coeficientes.
-    ''prodCampo ~ solo + adubo + solo:adubo''
-</WRAP>
-Não é esperado encontrar interação entre as preditoras nos dados simulados da maneira como fizemos, ele pode emergir por acaso, apenas porque temos uma variável aleatória ((se o termo da interação foi significativo, confira os cálculos e mantenha o resultado como está, esse resultado emerge com baixa frequência, simplesmente por acaso. )). Da maneira como simulamos os dados temos duas preditoras que tem efeitos  aditivos onde não há interação. Uma outra forma de dizer isso é que o efeito do ''adubo'' não interfere no efeito do ''solo'', ou que esses efeitos são independentes. A interpretação biológica nesse caso também pode ser feita independentemente.
-======= Simulando dados com interação =======
-Seguindo a mesma abordagem anterior, vamos produzir dados simulando a interação entre as variáveis ''solo'' e ''adubo''. Para isso precisamos produzir dados em que o efeito do adubo depende do tipo de solo.
-  - Abra o arquivo {{ :cursos:planeco:roteiro:cropMult.xlsx |cropMulti}} em uma planilha eletrônica:
-<WRAP center round box 80%>
-{{ :cursos:planeco:roteiro:cropMult01.jpg?500 |  }}
-</WRAP>
-  - Preencha a coluna ''efeitoAdubo'' com os valores:
-    * 2.7 para ''arenoso'' com ''adubo'' igual a ''sim''
-    * 0.7 para ''argiloso'' com ''adubo'' igual a ''sim''
-    * 0.2 para ''humico'' com ''adubo'' igual a ''sim''
-  - O campos da coluna ''efeitoAdubo'' onde ''adubo'' é igual a ''não'' devem ser preenchidos com ''0''
-  - Preencha a célula ** E2** da coluna ''desvios normal'' com a fórmula //** = INV.NORM.N(ALEATÓRIO(); 0 ; 1.5)**//((Essa expressão retorna valores associados a uma distribuição normal com média 0 e desvio padrão 1.5. Para versões antigas do libreoffice a função pode ser '' = NORM.INV(RAND(), 0, 1.5)'')), as atuais utilizam a mesma que o excel.
-  - Some na coluna ''prodCampo'' os valores ''prodSolo + efeitoAdubo + desviosNormal''
-Ao final sua planilha deve estar preenchida como a que segue, apenas com os valores da coluna resíduo diferentes:
-<WRAP center round box 80%>
-{{ :cursos:planeco:roteiro:cropMult02.jpg?500 |}}
-</WRAP>
-<WRAP center round tip 80%>
-__**Procedimentos**__
-  - Salve a planilha com o nome ''soloAduboInteracao.csv'';
-  - Importe os dados para o Rcmdr. **Atenção nomeie os dados na aba de importação com o nome ''soloAduboInt'', em alguns casos o Rcmdr não importa se a planilha e os dados importados tiverem o mesmo nome de uma importação anterior**
-  - Confira se os dados foram lidos corretamente, inclusive se a decimal é ''.'';
-  - Produza o modelo cheio ''mlSolo_AduboAll'' com a seguinte formula:
-     * ''prodCampo ~ solo + adubo + solo:adubo''
-     * interprete o resumo, comparando com o resumo do modelo similar proveniente da planilha de dados anterior
-</WRAP>
 ===== Simplificando Modelos =====
@@ Linha 218: / Linha 151: @@
 </WRAP>
+</WRAP>
+<WRAP center round box 60%>
+  * compare os modelos plausíveis do tópico anterior;
+  * interprete o modelo mínimo adequado.
+</WRAP>
+==== Interação entre preditoras ====
+<WRAP center round box 80%>
+{{ youtube>Mx9skekN6e8 |}}
+</WRAP>
+Nos modelos acima, desconsideramos um elemento importante que emerge quanto temos mais de uma preditora, a possibilidade de uma variável preditora interferir no efeito de outra, efeito esse chamado de interação.
+A interação é um elemento muito importante quando temos mais de uma preditora, pois desconsiderá-la pode limitar o entendimento dos processos envolvidos. Um exemplo cotidiano da interação é visto no uso de medicamentos e o alerta da bula sobre interação medicamentosa ou efeitos colaterais para pessoas portadoras de doenças crônicas. Dizemos que um medicamento tem interação com outra substância quando o seu efeito é modificado pela presença de outra substância, como por exemplo a ingestão de álcool junto com muitos medicamentos. Nos modelos a interação tem uma interpretação similar, a resposta pelo efeito de uma variável preditora se altera com a presença de outra preditora. Muitas vezes a interação pode ser o efeito de interesse do estudo, como na pergunta: //O efeito de solo na produtividade agrícola  depende da quantidade de adubo orgânico adicionado?// Ou em outras palavras: //O efeito da adubação orgânica depende do tipo de solo?//  Note que nestas perguntas o foco não é se há ou não efeito do adubo ou solo, mas se a presença de uma variável afeta o efeito de outra.
+<WRAP center round todo 80%>
+  * No conjunto de modelos acima, não incluímos o termo da interação. Produza o modelo abaixo incluindo o termo da interação e avalie esse modelo e seus coeficientes.
+    ''prodCampo ~ solo + adubo + solo:adubo''
+</WRAP>
+Não é esperado encontrar interação entre as preditoras nos dados simulados da maneira como fizemos, ele pode emergir por acaso, apenas porque temos uma variável aleatória ((se o termo da interação foi significativo, confira os cálculos e mantenha o resultado como está, esse resultado emerge com baixa frequência, simplesmente por acaso. )). Da maneira como simulamos os dados temos duas preditoras que tem efeitos  aditivos onde não há interação. Uma outra forma de dizer isso é que o efeito do ''adubo'' não interfere no efeito do ''solo'', ou que esses efeitos são independentes. A interpretação biológica nesse caso também pode ser feita independentemente.
+======= Simulando dados com interação =======
+Seguindo a mesma abordagem anterior, vamos produzir dados simulando a interação entre as variáveis ''solo'' e ''adubo''. Para isso precisamos produzir dados em que o efeito do adubo depende do tipo de solo.
+  - Abra o arquivo {{ :cursos:planeco:roteiro:cropMult.xlsx |cropMulti}} em uma planilha eletrônica:
+<WRAP center round box 80%>
+{{ :cursos:planeco:roteiro:cropMult01.jpg?500 |  }}
+</WRAP>
+  - Preencha a coluna ''efeitoAdubo'' com os valores:
+    * 2.7 para ''arenoso'' com ''adubo'' igual a ''sim''
+    * 0.7 para ''argiloso'' com ''adubo'' igual a ''sim''
+    * 0.2 para ''humico'' com ''adubo'' igual a ''sim''
+  - O campos da coluna ''efeitoAdubo'' onde ''adubo'' é igual a ''não'' devem ser preenchidos com ''0''
+  - Preencha a célula ** E2** da coluna ''desvios normal'' com a fórmula //** = INV.NORM.N(ALEATÓRIO(); 0 ; 1.5)**//((Essa expressão retorna valores associados a uma distribuição normal com média 0 e desvio padrão 1.5. Para versões antigas do libreoffice a função pode ser '' = NORM.INV(RAND(), 0, 1.5)'')), as atuais utilizam a mesma que o excel.
+  - Some na coluna ''prodCampo'' os valores ''prodSolo + efeitoAdubo + desviosNormal''
+Ao final sua planilha deve estar preenchida como a que segue, apenas com os valores da coluna resíduo diferentes:
+<WRAP center round box 80%>
+{{ :cursos:planeco:roteiro:cropMult02.jpg?500 |}}
+</WRAP>
+<WRAP center round tip 80%>
+__**Procedimentos**__
+  - Salve a planilha com o nome ''soloAduboInteracao.csv'';
+  - Importe os dados para o Rcmdr. **Atenção nomeie os dados na aba de importação com o nome ''soloAduboInt'', em alguns casos o Rcmdr não importa se a planilha e os dados importados tiverem o mesmo nome de uma importação anterior**
+  - Confira se os dados foram lidos corretamente, inclusive se a decimal é ''.'';
+  - Produza o modelo cheio ''mlSolo_AduboAll'' com a seguinte formula:
+     * ''prodCampo ~ solo + adubo + solo:adubo''
+     * interprete o resumo, comparando com o resumo do modelo similar proveniente da planilha de dados anterior
 </WRAP>

Laboratório de Ecologia de Florestas Tropicais

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