O documento discute conceitos fundamentais de experimentação agrícola e estatística, incluindo definições de experimentos, fatores, tratamentos, variáveis de resposta, delineamentos experimentais, e qualidade de experimentos. O objetivo é fornecer uma introdução geral aos princípios básicos da experimentação científica em agricultura.

1. Unindo conhecimento em prol
Experimentação agrícola
Rosana Alves Gonçalves

2.  Definições: experimentação e estatística;
 Conceitos fundamentais;
 Princípios básicos da experimentação;
 Planejamento de experimentos;
 Experimento de qualidade.
Sumário
2

3.  Controle de causas para se medir efeitos;
 Regras e métodos - estudo e realização de experimentos, seu
planejamento, execução, análise de dados obtidos (condições
controladas) e interpretação.
Experimentação
3

4.  Estudo dos métodos científicos de coleta, processamento e
análise de dados, assim como das formas pelas quais
conclusões podem ser obtidas a partir da análise destes dados.
Estatística
4
Experimentação
Ciência
Estatística
Esquematização: Gonçalves, 2019.

5.  Experimento ou ensaio: trabalho previamente planejado,
que segue princípios básicos e no que se faz a comparação
de tratamentos;
 Obter novos fatos ou confirmar/rejeitar resultados de
experimentos prévios.
Conceitos fundamentais
5

6.  Testar hipóteses;
 Estimar efeitos;
 Responder questões.
Objetivos
6
Comparação de
tratamentos

7.  São as suposições que o pesquisador formula acerca de um
determinado parâmetro de uma variável;
 Quando estamos realizando um experimento de competição
de híbridos de milho para verificar se um é melhor do que o
outro com relação à produção, a hipótese a ser formulada é:
Hipótese
7
NÃO EXISTE DIFERENÇAS ENTRE AS PRODUTIVIDADES

8.  Fator: uma causa que provoca um efeito.
 Para avaliar o efeito de um fator - variar seus níveis no
experimento.
Ex.: Fator = adubação
Conceitos fundamentais
8
Níveis: sem x com
Níveis: sem; mineral; orgânica...

9.  Tratamento: cada procedimento ou variação de um fator a ser
estudado em um experimento e comparado com outros.
 Podem ser:
 Qualitativos: tipos ou formas - adubos, variedades, herbicidas...
 Quantitativos: valores ou índices - doses, espaçamentos...
Conceitos fundamentais
9
Ex.: Trat. 1: Variedade A sem adubação; Trat. 2: Variedade A com adubação;
Trat. 3: Variedade B sem adubação; Trat. 4: Variedade B com adubação
• Controle.

10.  Variável resposta: atributo de interesse, sujeito a variação.
 Dados ou observações.
 Quantitativas: altura e diâmetro (10cm, 20cm, 30cm);
 Qualitativas: presença ou ausência de doenças.
 Dado ou observação: manifestação ou expressão das
variáveis respostas nas unidades experimentais (reflete o
efeito dos tratamentos).
Conceitos
10

11.  Unidade experimental ou parcela: unidade de material que
recebe um tratamento no experimento, e que deve refletir o
efeito deste tratamento;
 Bordadura: porção da parcela desconsiderada no momento
de tomar os dados (proteção do ensaio);
 Área útil: porção da parcela considerada.
Conceitos fundamentais
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12.  Garantir expressão fiel do tratamento aplicado na parcela;
 Reduzir efeitos de competição (parcela vizinha);
 Depende do tipo de tratamento e da variável resposta sob
observação.
Área útil
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13.  Conjunto de parcelas homogêneas;
 Controle de heterogeneidade do experimento - nem sempre
necessário.
Bloco
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 Variações:
 Premeditada - introduzida pelo pesquisador para
comparações;
 Externa - não intencionais de causas conhecidas. Ex.:
variações de temperatura e umidade;
 Acidental - é a de causa desconhecida, de natureza aleatória,
conhecida como erro experimental.

14.  Variação ocorrida, por causas não controladas, entre parcelas
igualmente tratadas.
 Fontes: falta de uniformidade do ambiente e na aplicação dos
tratamentos e tratos culturais; falta de critérios para a tomada
de dados.
 Consequências: mascara efeitos; reduz a precisão; perda de
experimentos.
Erro experimental
14

15.  Proporcionar o controle da variação local;
 Dar suporte aos planos ou desenhos experimentais básicos;
 Garantir validade à análise estatística básica dos
experimentos.
Princípios básicos
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16.  Corresponde ao número de vezes que o tratamento aparece
no experimento. Estima o erro experimental e aumenta a
precisão do experimento.
Repetição
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*Pode ser no mesmo local e momento, mas pode ser em vários
ambientes (mais amplo).
Esquematização: João Batista.

17.  Dificuldade de se detectar diferenças pequenas com baixo
número de repetições.
 É sempre desejável que o experimento tenha um grande
número de repetições;
 Depende do número de tratamentos sob teste - pelo menos 20
parcelas;
 Na prática, o número de repetições é limitado pelos recursos
disponíveis.
Repetição
17

18.  Distribuição aleatória dos tratamentos nas parcelas, de modo
que cada um tenha a mesma chance de ocupar qualquer
parcela na área experimental.
Casualização
18
Esquematização: João Batista.

19.  É usado quando as parcelas apresentam diferenças entre si.
Assim faz-se necessário o agrupamento das parcelas
homogêneas em blocos. A variação entre blocos deve ser a
menor possível.
Controle local
19
Esquematização: Levandowski, 2019.
Bloco 1
Bloco 2
Bloco 3
Bloco 4

20.  Identificação de um problema;
 Escolha dos fatores e seus níveis;
 Forma, quantidade e tamanho das parcelas;
 Variáveis resposta;
 Escolha do delineamento experimental.
Planejamento
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21.  Plano utilizado para realizar o experimento; implica na
maneira como os diferentes tratamentos deverão ser
distribuídos nas unidades experimentais.
 Tipos:
 Inteiramente casualizado;
 Blocos ao acaso;
 Quadrado latino.
Delineamento experimental
21

22.  Os tratamentos são designados às unidades sem qualquer
restrição, e este experimento só pode ser conduzido quando
as unidades são similares. Só leva em conta dois princípios
da experimentação: repetição e casualização.
DIC
22
Esquematização: Embrapa, 2012.

23.  Vantagens:
 Qualquer número de tratamentos ou de repetições pode ser
usado;
 O número de repetições pode variar de um tratamento para
outro;
 A análise estatística é a mais simples;
 Desvantagens:
 Exige homogeneidade total das condições experimentais;
 Conduz a estimativas elevadas do erro experimental.
DIC
23

24.  Controle local é representado pelos blocos. Dentro de cada
bloco os tratamentos são atribuídos às parcelas
aleatoriamente. O bloco deve conter todos os tratamentos.
DBC
24
Esquematização: Levandowski, 2019.

25.  Vantagens:
 A perda total de um ou mais blocos ou de um ou mais
tratamentos em nada dificulta a análise estatística;
 Conduz a estimativa menos elevada do erro experimental;
 Permite dentro de certos limites, utilizar qualquer número de
tratamentos, e de blocos;
 Controla a heterogeneidade do ambiente onde o experimento é
conduzido.
DBC
25

26.  Sorteio:
DBC
26
Fonte: Excel, 2019.

27.  Controlam duas causas de variação, têm dois tipos de blocos;
 Existem blocos em “colunas” e em “linhas”;
 Os tratamentos são sorteados, mas cada tratamento só deve
aparecer uma vez em cada “coluna” e uma vez em cada
“linha”.
DQL
27
B A C
A C B
C B A
Desnível
da
área
Tipos de solo
Esquematização: Gonçalves, 2019.

28. Lado a lado
28
Esquematização: Levandowski, 2019.

29. Coleta de dados
29
Fonte: Gonçalves, 2015.

30. Interpretação de resultados
30
Fonte: Gonçalves, 2015.

31. Programas estatísticos
31
Fonte: Open4group, 2019.
Fonte: Academicjournals, 2019.
Fonte: Clube de finanças, 2019.

32.  Simplicidade de execução: clareza e objetividade;
 Não apresentar erros sistemáticos: demarcação de parcelas e
blocos;
 Ter alta precisão: baixo erro experimental - conclusões de
confiabilidade;
 Ser exato: dados coletados próximos aos valores verdadeiros;
 Fornecer resultados amplos: conclusões que beneficiem os
agricultores no espaço e no tempo.
Experimento de qualidade
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33.  Experimentos de campo:
Podem ser...
33
Fonte: GEAGRA, 2019.
Fonte: GEAGRA, 2017.

34.  Experimentos de laboratório:
34
Fonte: Depositphotos, 2019.

35.  Experimentos em casa de vegetação:
35
Fonte: Gonçalves, 2015.

36. Unindo conhecimento em prol
Rosana Alves Gonçalves
rosa_nation@hotmail.com
Obrigada!