Classificação
do Planejamentos de Experimentos |
Aplicação |
Estrutura |
Informações
obtidas |
| Completamente
Aleatorizado com um único fator |
Apropriado
quando seomente um fator experimental está sendo
estudado |
O
efeito do fator é estudado por meio da alocação
ao acado das unidades experimentais aos tratamentos (níveis
do fator). Os ensaios são realizados em ordem aleatória. |
Estimativa
e comparações dos efeitos dos tratamentos
Estimativas
da variância |
| Fatorial
|
Apropriado
quando vários fatores devem ser estudados em dois
ou mais níveis e as interações entre
os fatores podem ser importantes |
Em
cada repetição completa do experimento todas
as combinações possíveis dos níveis
dos fatores (tratamentos) são estudadas. A alocação
das unidades experimentais aos tratamentos e a ordem de
realização dos ensaios são feitas
de modo aleatório. |
Estimativas
e comparações dos efeitos dos fatores
Estimativa
dos possíveis efeitos de interações
Estimativa
da variância |
| Fatorial
2k em blocos |
Apropriado
quando o número de ensaios necessáios para
o planejamento em k fatores em 2 níveis é
muito grande para que sejam realizados sob condições
homogêneas |
O conjuto
completo de tratamentos é divido em subconjuntos
de modo que as interações de ordem mais
alta são confundidas com os blocos. São
tomadas observações em todos os blocos.
Os blocos surgem geralmente como conseqüência
de rstrições de tempo, homogeneidade de
materiais, etc. |
Fornece
as mesmas estimativas do planejamento fatorial, exceto
algumas interações de ordem mais alta que
não podem ser estimadas porque estão confundidas
com os blocos. |
| Fatorial
2k fracionário |
apropriado
quando existem muitos fatores (k muito grande) e não
é possível coletar observações
em todos os tratamentos |
Vários
fatores são estudados em dois níveis, mas
somente um subconjunto do fatorial completo é executado.
A formação dos blocos algumas vezes é
possível. |
Estimativas
e comparações dos efeitos de vários
fatores
Estimativa
de certos efeitos de einteração (alguns
efeitos podem não ser estimáveis)
Certos
planejamentos fatoriais fracionários 9quando
k é pequeno) não fornecem informações
suficientes para estimar a variância |
| Blocos
aleatorizados |
Apropriado
quando o efeito de um fator está sendo estudado
e é necessário controlar a variabilidade
provocada por fatores pertubadores conhecidos. Estes fatores
pertubadores (material, tempo, pessoas, etc.) são
divididos em blocos ou grupos homogêneos |
São
tomadas observações correspondentes a todos
os tratamentos (níveis do fator) em cada bloco.
Usualemte os blocos são considerados em relação
a um único fator pertubador. |
Estimativas
e comparações dps efeitos dos tratamentos
livres dos efeitos do bloco
Estimativas
dos efeitos do bloco
Estimativa
da variância |
| Blocos
Incompletos Balanceados |
Apropriado
quando todos os tratamentos não podem ser acomodados
em um bloco |
Os tratamentos
testados em cada bloco são selecionados de forma
balanceada: dois tratamentos quaisquer aparecem juntos
em um mesmo bloco o mesmo número de vezes que qualqer
outro par de tratamentos |
Idêntico
ao planejamento em blocos aleatorizados. Os efeitos de
todos os tratamentos são estimados com igual precisão |
| Blocos
Incompletos Parcialmente Balanceados |
Apropriado
quando um planejamento em blocos incompletops balanceados
necessita de um número de blocos excessivamente
grandes |
Alguns
pares de tratamentos aparecem juntos n1 vezes, outros
pares aparecem juntos n2 vezes,..., e os pares restantes
aparecem juntos m vezes. |
Idêntico
ao planejamento em blocos aleatorizados, mas os efeitos
dos tratamentos são estimados com diferentes precisões |
| Quadrados
Latinos |
Apropriado
quando um fator de interesse está sendo estudado
e os resultados podem ser afetados por duas outras variáveis
experimentais ou por duas fontes de heterogeneidade. É
suposta a ausência de interações |
O quadrado
latino é um arranjo para permitir dois grupos de
restrições de bloco. Os tratamentos são
distribuídos em correspondência às
colunas e linhas de um quadrado. Cada tratamento aparece
uma vez em cada linha e uma vez em cada coluna. O número
de tratamentos dever ser igual ao número de linhas
e colunas do quadrado. Os blocos são formados em
relação a duas variáveis pertubadoras,
as quais correspondem às colunas e linhas do quadrado.
|
Estimativas
e comparações dos efeitos dos tratamentos
livres dos efeitos das duas variáveis bloco.
Estimativas
e comaprações dos efeitos das duas variáveis
de bloco
Estivativa
da variância |
| Quadrados
de Youden |
Similares
aos quadrados latinos, mas o número de linhas,
colunas e tratamentos não precisam ser iguais |
Cada tratamento
ocorre uma vez em cada linha. O número de tratamentos
deve ser igual ao número de colunas. Os blocos
são formados em relação a duas variáveis
pertubadoras |
Idêntico
ao planejamento em quadrados latinos |
| Hierárquico
|
Experimentos
com vários fatores em que os níveis de um
fator (B) são similares mas não idênticos
para diferentes níveis de outro fator (A). Ou seja,
o j-ésimo nível de B quando A está
no nível 1 é deferente do j-ésimo
nível de B quando A está no nível
2 e assim por diante |
Os níveis
do fator B estão aninhados abaixo dos níneis
do fator A |
Estimativas
e comparações dos efeitos dos fatores
Estimativa
da variância |
| Superfìcie
de resposta |
O objetivo
consiste em fornecer mapas empíricos ou gráficos
de contorno. Estes mapas ilustram a forma pela qual os
fatores, que podem ser controlados pelo pesquisador, influenciam
a variável resposta |
Os níveis
dos fatores são vistos como pontos no espaço
de fatores (muitas vezes multidimensional) no qual a resposta
será registrada |
Mapas que
ilustram a natureza e a forma da superfície de
resposta |
| Fonte:
WERKEMA & AGUIAR, 1996, página 39 |
