Título:	Análises de dados de medidas repetidas por meio do modelo linear geral e do modelo misto.
Autoria:	FREITAS, A. R. de FERREIRA, R. de P. MOREIRA, A.
Afiliação:	ALFREDO RIBEIRO DE FREITAS, CPPSE; REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; ADONIS MOREIRA, CNPSO.
Ano de publicação:	2011
Referência:	Revista de Ciências Agrárias, v. 54, n. 3, p. 214-224, set./dez. 2011.
Conteúdo:	O delineamento em blocos casualizados com parcelas divididas (split-plot) é um dos mais utilizados na agricultura. São muito comuns situações em que medidas repetidas avaliadas na parcela ao longo do tempo sejam analisadas como split-plot e, dependendo da estrutura de covariância que modela os erros dentro da parcela, tanto o modelo linear geral (GLM) quanto o modelo misto (MIXED) do SAS podem ser utilizados para análise. O objetivo foi avaliar as diferenças entre os procedimentos GLM e MIXED em blocos casualizados, nos quais as subparcelas são analisadas como medidas repetidas. Utilizou-se a análise de dados de produção de matéria seca (PMS) de um experimento em blocos casualizados de alfafa com 20 cortes, realizados quando aproximadamente 10% das plantas estavam em florescimento. O GLM não permite a modelagem da estrutura de covariância dos dados, porém é apropriado para ajustar modelos lineares gerais pelo método dos quadrados, produzindo resultados corretos em análises de medidas repetidas quando a condição de circularidade e esfericidade é atendida, isto é, a matriz de covariâncias é simetria composta (CS); o procedimento MIXED apresenta matriz mais apropriada do que a CS, por disponibilizar cerca de 40 tipos de estruturas de covariâncias, quando os dados têm distribuição normal.
Thesagro:	Matéria Seca Matriz
Palavras-chave:	Análise de produção Circularidade e esfericidade (Co) variância dos erros
Digital Object Identifier:	10.4322/rca.2012.017
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CPPSE)