Planejamento de experimentos (DOE)

Planejamento de experimentos
(DOE)
Planejamento de experimentos
(DOE)
• While a good design does not guarantee a
successful experiment, a suitably bad design
guarantees a failed experiment (Kathleen Kerr,
Atelier Inserm 145, 2003)
• Answer the question you really want to address
(find the information you need)
• Make data analysis and interpretation as easy and
efficient as possible
• Include experimental constraints
Terminologia
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Independent vs. Dependent variables
Categorical vs. Continuous variables
Between- vs. Within-subjects manipulations
Experimental vs. Control conditions
Confounding factors
Randomization, counterbalancing
Parametric vs. subtractive designs
Experimento
• Fatores experimentais
– Tipos de variáveis a manipular
• Planejamento experimental
– Planejamento dentro do espaço
– Planejamento entre espaços
• Efeitos experimentais
– Efeitos principais
– Interações
– Contrastes (comparação de pares)
• Pesquisa experimental
– Informação causal (relação causa-efeito)
– Manipulação
– Controle sobre fatores não relacionados
Princípios básicos
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Formular a questão/objetivo antes do experimento
– Água salgada afeta a pressão sangüínea (BP) de camundongos?
• Experimento: De-lhe água contendo 1% de NaCl; Espere 14 dias; meça BP
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Controle/comparação
– Bons experimentos devem ser comparáveis
– Defina o controle, não use-o “histórico”
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Replicação
– Redução do efeito de variações não controladas, i.e. aumento da precisão
– Quantificação das incertezas
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Aleatorização
– Por computador
– Evita “favoritismo”
– Controla o papel da correlação por chance
• Estratificação
– Medida de BP pela manhã e tarde
• P.Ex. 20 machos-20 fêmeas; metade tratada-metade
não tratada; pode trabalhar com apenas 4 por dia
– Questão: Como escolher o grupo tratado e os
dias?
• Experimento sem estruturação
• Experimento aleatório
• Experimento estratificado
Experimento fatorial
• Suposição
– Efeito do sal e alimento gorduroso (BP)
– Ideal: varie tudo ao mesmo tempo
• Água pura
• Água salgada
Dieta normal
Dieta gordurosa
– Por que?
• Aprendemos mais
• Mais eficiente do que um fator único
– Problema:
• Caro e tempo excessivo
• Experimentos que temos certeza deles, não estão sequer próximos do
ótimo
• Reprodutibilidade e erro experimental
Objetivos do Planejamento
• Maximizar a capacidade de testar hipóteses
• Facilitar a geração de novas hipóteses
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Hipótese
– Direção específica para a predição
– Predição
• Inclui: variáveis dependente (VD) e independente (VI)
– VI-VD “corretamente” indefinida
– “operacionalmente” definida
– Controle de variáveis
– Listar todos os materiais usados
– Organizar o procedimento em seqüência lógica
• Informação suficiente para outro repetir o procedimento
– Usar diagramas
– Repetir ensaios
– Observações qualitativas
• No início-meio-fim do experimento
– Dados quantitativos
• Todos os dados originais (não processados) são fornecidos
• Todos os dados tem unidades
– Tabela de dados
– Estatística apropriada
– Gráficos
• Tipo apropriado
• Eixos identificados
• Unidades incluídas
• Escala apropriada usada
• Representação das tendências
– Análise e interpretação dos dados
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Todos os dados discutidos e apresentados
Dados pouco usuais comentados
Tendências explicadas e interpretadas
Detalhes suficientes para o entendimento dos dados
• Erro experimental
– Possíveis razões
– Informações importantes sobre a coleção de dados
– Efeito que os erros tem sobre os dados discutidos
• Conclusão
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A hipótese é avaliada de acordo com os dados
A hipótese é re-escrita
Razões para aceitar/rejeitar a hipótese
Todas as afirmações baseadas nos dados
• Recomendações para experimentos futuros
– Sugestão para melhorar um experimento
específico
– Sugestão para experimentos futuros
– Outras possíveis predições com base nos
resultados
– Aplicação prática do experimento
Planejamento fatorial de
3 níveis
Matriz do planejamento
fatorial