Entendendo e planejando o experimento
Entender e atribuir aleatoriedade conforme os interesses do pesquisador
com os recursos disponíveis.
Exploração do banco de dados
Ao analisar a descritiva dos dados pode-se ter uma ideia inicial do que
poderá ser apresentado sob testes estatísticos e hipóteses pré
definidas.
Interpretação dos resultados
Dar o feedback da melhor forma possível para que o pesquisador entenda o
que é o resultado e as limitações dos testes estatísticos.
PPara estudar os impactos da formação de carbonato de cálcio mediante a presença e ausência de campo magnético, é preciso saber se a superfície presente em cada cupom está dentro dos padrões aceitáveis para a avaliação da massa incrustada. A Figura 1 abaixo mostra a disposição dos cupons e dos pontos de coleta:
Figura 1: Exemplo do cupom (azul) e dos pontos de coleta (vermelho).
Para estudar a uniformidade das superfícies dos cupons antes da formação de carbonato de cálcio, a unidade amostral corresponde a cada ponto de coleta (P1 a P7) nos cupons I, II e III. A amostra é composta por 21 pontos, distribuídos entre os três tratamentos (Cupons I, II e III), cada um com 7 pontos. A variável resposta é o Rq (raiz quadrada média da rugosidade), cujo domínio são valores reais não negativos, representando a medida de profundidade e uniformidade da superfície. O parâmetro de interesse é a comparação dos valores de Rq entre os cupons e entre os pontos, visando avaliar se as superfícies são uniformes antes da exposição às condições experimentais. A aleatorização simples da ordem de coleta garante que não haja interferência do perfilômetro (máquina de medição) na ordem de medição do Rq, controlando possíveis viéses instrumentais e assegurando que as diferenças observadas reflitam apenas a variação natural entre as superfícies.
#Tratamentos (copons I ao III)
tratamentos <- paste0("Copon_", 1:3) #"I","II","III"
#Pontos de coleta (1 a 7)
pontos <- paste0("P", 1:7)
#Criar todas as combinações
unidades <- expand.grid(Tratamento = tratamentos, Ponto = pontos)
#Fixar a semente para reprodutibilidade
set.seed(001)
#Ordem aleatória
unidades$Ordem <- sample(1:nrow(unidades))
#Ordenar pela ordem sorteada
unidades_aleatorias <- unidades[order(unidades$Ordem), ]A ‘Ordem’ do experimento é importante porque evita viés de escolha e por eventuais problema que podem surgir durante o experimento.
## Tratamento Ponto Ordem
## 3 Copon_3 P1 1
## 4 Copon_1 P2 2
## 9 Copon_3 P3 3
## 1 Copon_1 P1 4
## 11 Copon_2 P4 5
## 13 Copon_1 P5 6
## 2 Copon_2 P1 7
## 18 Copon_3 P6 8
## 14 Copon_2 P5 9
## 17 Copon_2 P6 10
Aleatorizando-se o cupom (I, II e II) e ponto (1 ao 6)Totalizando, tem-se 21 pontos total de coleta.
Com os dados coletados nas duas etapas, iniciaremos a exploração do banco de dados. Primeiramente, analisaremos os valores de Rq para verificar a uniformidade inicial das superfícies. Em seguida, analisaremos os dados de massa incrustada para identificar padrões e possíveis diferenças entre os tratamentos.
A análise descritiva incluirá:
Estatísticas sumário (média, mediana, desvio padrão)
Gráficos de distribuição (boxplots, histogramas)
Verificação de outliers e dados faltantes
A interpretação dos resultados será feita em duas frentes:
(1) Avaliação da uniformidade inicial: Testes estatísticos comparando os valores de Rq entre cupons e entre pontos, para confirmar se as superfícies partem de condições equivalentes.
(2) Avaliação do efeito do campo magnético: Testes de hipótese comparando a massa incrustada entre os tratamentos (presença vs. ausência de campo magnético), considerando as suposições de normalidade e homocedasticidade.
(3) O feedback será apresentado de forma clara, destacando as principais conclusões e as limitações dos testes estatísticos aplicados.