Planejamento de ensaios changeover na experimentação animal
DOI:
https://doi.org/10.35699/2447-6218.2021.35861Palavras-chave:
Álgebra. Ensaios rotacionais. Quadrado latino. Simulação.Resumo
Na experimentação com animais de grande porte, principalmente com vacas leiteiras é muito comum à utilização de ensaios alternativos. Nesse tipo de ensaio os animais recebem em sequências dois ou mais tratamentos. As principais justificativas para o uso desse tipo particular de ensaio se devem ao alto custo dos animais e a heterogeneidade des[1]ses animais. Esses ensaios são classificados basicamente em dois tipos: Ensaios Rotativos (Changeover) e Ensaios de Reversão (Switch-back). Para garantir que os efeitos dos tratamentos sejam avaliados adequadamente, regras pré- -estabelecidas e restrições na casualização dos tratamentos são necessárias no planejamento de tais ensaios. Assim, o objetivo deste artigo é apresentar possíveis formas de se planejar delineamentos changeover e foi desenvolvida uma rotina no software R para a determinação do número de changeover balanceadas de uma ordem n, já que na literatura foi encontrado o número de possíveis changeover balanceadas apenas para experimentos com no máximo quatro tratamentos e a demonstração algébrica não era trivial até o momento de obter os resultados simulados. Conclui-se que o número de opções de se planejar em changeover é bem menor e mais restrito em comparação ao planejamento em quadrado latino.
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Referências
CHENG, C.S., WU, C.F. Balanced repeated measurements designs. Ann. Statist. Corrigendum, v. 8, n. 11, p. 1272–1283, 1983.
HINKELMANN, K., KEMPTHORNE, O. Design and Analysis of Experiments. New Jersey: John Wiley & Sons, 2005.
LABES. D. RandomizeBE: function to create a random list for crossover studies. R package version 0.3-3. http://CRAN.R-project.org/ package= randomizeBE. 2021.
LAYWINE, C., G. MULLEN. Discrete Mathematics Using Latin Squares. Canadá: John Wiley & Sons. 1998.
LINT, J. H., WILSON, R. M. A Course in Combinatorics. Cambridge University Press, 1992.
R Development Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org. 2021.
WANG, B.; WANG, X.; GONG, L. The Construction of a Williams Design and
Randomization in Cross-Over Clinical Trials Using SAS. Journal of Statistical Software, vol 29. 2009.
WILLIAMS, E .J. Experimental designs for the estimation of residual e_ects of treatments. Australian Journal of Scientic Research, Series A: Physical Sciences, v.2, p.149-168, 1949.
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