Este documento discute os delineamentos experimentais básicos. Apresenta os principais tipos de delineamentos como o inteiramente casualizado, blocos completos casualizados e quadrado latino, destacando seus princípios, vantagens e desvantagens. Também aborda a importância da casualização, estimativa do erro experimental e escolha do delineamento adequado de acordo com os objetivos e características do experimento.

1. Delineamentos Experimentais Básicos
1. Delineamento experimental
• Plano utilizado
• Forma como os tratamentos serão designados na
parcela
1.1 – Adoção Princípios básicos
• Obrigatórios
Repetição e casualização
• Facultativo
Controle local
1.2 – Classificação Delineamentos Experimentais
• Delineamento Inteiramente Casualizado
Homogeneidade das condições experimentais
Não utiliza princípio do controle local
• Delineamento Blocos Completos Casualizado
Princípio do controle local em única direção
Heterogeneidade condições experimentais
(Variação Conhecida)

2. • Delineamento Quadrado Latino
Princípio do controle local em duas direções
Dois Fatores de Blocagem
2. Objetivos Delineamentos Experimentais
• Estimação Erro Experimental
• Precisão dos experimentos
• Teste de Significância
3. Escolha Delineamentos Experimentais
• Tipos Tratamentos
• Uniformidade e quantidade material experimental
• Número de tratamentos

3. Delineamentos Inteiramente Casualizado
1. Principais Características do DIC
• Delineamento mais simples
• Uniformidade das unidades experimentais
Conduzido em condições controladas e
homogêneas.
• Tratamentos designados às parcelas de forma
aleatória
2. Vantagens do DIC
• Delineamento Flexível
• Análise estatística simples
Mesmo com perdas de dados ou repetições
diferentes
• Perdas de informação com dados perdidos menor
• Grau de liberdade do erro experimental é máximo

4. 2.1 - Planejamento do número de repetições
• Número de parcelas experimentais
Não inferior a 20
• Grau de liberdade associado ao erro
experimental
Não inferior a 10
3. Desvantagens do DIC
• Exige homogeneidade total das condições
experimentais
• Pode conduzir a elevado erro experimental
Devido:
Não uniformidade das condições experimentais
Redução da precisão experimental
Todas variações, exceto as devido tratamentos,
são consideradas como variação do erro.

5. 4. Emprego do DIC
• Experimentos de laboratório.
• Experimentos em casa de vegetação.
• Experimentos com animais.
5. Casualização
• As parcelas são determinadas de forma
casual
(sorteio)
• Para que a unidade experimental tenha a mesma
probabilidade de receber qualquer tratamento.
Exemplo:
Experimento com 4 tratamentos e 5 repetições.
A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C3 C4 C5 D1 D2 D3 D4 D5
Sorteio;
15 7 14 4 12 20 13 11 19 2 1 6 16 8 3 18 10 9 5 17
Disposição do experimento em campo;

6. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
C1 B5 C5 A4 D4 C2 A2 C4 D3 D2 B3 A5 B2 A3 A1 C3 D5 D1 B4 B1
6. Modelo estatístico
Yij = m + ti + eij
( i = 1, 2,..., t), ( j = 1, 2,..., r)
Yij = valor da parcela, tratamento i repetição j.
m = média geral
ti = efeito do tratamento i
eij = erro experimental, associado a parcela.
7. Hipótese estatística
H0 : m1 = m2 = .... = mi
H1 : mi ≠ mi’ , i ≠ i’
8. Representação das observações
Tratamentos
Repetições Total de tratamento
J=1 J=2 ... J=r Ti
i=1 Y11 Y12 ... Y1r T1
i=2 Y21 Y22 ... Y2r T2
: : : : : :
i=t Yt1 Yt1 ... Ytr Tt
Total G
9. Análise de variância

7. Fontes de variacão G.L. S.Q. Q.M. Fc
Tratamentos GL Trat SQ Trat QM Trat QM Trat/ QM Erro
Erro experimental GL Erro SQ Erro QM Erro
total GL Total SQ Total
10.Coeficientes de variação (CV)
CV = √QMErro x 100
Média geral