Resumo
This paper provides a brief discussion of the history of modern statistics, taking into account the contributions of Fisher (1945). Focuses on, discuss the emergence of ANOVA (analysis of variance - ANOVA) and multiple comparison method, and at the same time, talk about the verification of the assumptions of the mathematical models in a completely randomized design and in blocks. The verification of assumptions will be through commands that trigger additional package features free software "R version 3.2.3." data from one experiment were used "tomato seedling production (Solanum lycopersicum) on different substrates" for discussion. The same was conducted at the Federal Institute Goiano - Morrinhos Campus, and the design adopted was randomized (DIC) with seven treatments and five replications. Data were summarized as means and arranged in an Excel table, being saved in format (.txt) that is readable by R. The commands were written in the editor notepad and pasted into the R prompt to verify the normality and homogeneity independence of errors. The R version 3.2.3 software has shown to be very efficient for the analysis of assumptions and analysis in ANOVA with subsequent multiple comparisons by Tukey test at 5% probability. Thus, the R software can be adopted in other work because of the quality of its results and its gratuitousness.
Referências
- BARBIN, D.. Planejamento e análise estatÃstica de experimentos agronômicos. 2 ed. Londrina: Mecenas, 2013;
- BOLFARINE, H.. Introdução à inferência estatÃstica. 2 ed. Rio de Janeiro: SBM, 2010;
- BUSSAB, W. O. ESTATÃSTICA BÃSICA. São Paulo: Saraiva, 2013;
- CARVALHO, R. C.; ALVES, S. D. F.; ALVES, L.; SILVEIRA, A. C. P. Análise das Pressuposições do Modelo Matemático para Análise de Variância em Experimentos AgrÃcolas. Anais do VIII Seminário de Iniciação CientÃfica e V Jornada de Pesquisa e Pós-Graduação UNIVERSIDADE ESTADUAL DE GOIÃS 10 a 12 de novembro de 2010. DisponÃvel em: <http://www.prp2.ueg.br/sic2010/apresentacao/trabalhos/pdf/agrarias/se
- minario/analise_das_pressuposicoes.pdf> Acessado em 16/07/2017;
- CECON, P. R. [et al]. Métodos EstatÃsticos. Viçosa: UFV, 2012;
- COSTA NETO, P. L.O.. EstatÃstica. 2º edição. São Paulo: Editora Edgar Blucher, 2002.
- MIRSHAWKA, Probabilidades e estatÃsticas para engenharia. São Paulo: Nobel. 1980;
- MORETTIN, L. G.. EstatÃstica básica: probabilidade e inferência. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010;
- MEMÓRIA, J. M. P.. Breve história da estatÃstica. BrasÃlia, DF: Embrapa Informação Tecnológica, 2004. 111 p. ; 21 cm. – (Texto para discussão, ISSN 1677-5473 ; 21). DisponÃvel em: <http://www.im.ufrj.br/~lpbraga/prob1/historia_estatistica.pdf>. Acessado em 10/07/17.
- PETERNELLI, L.A.; MELLO, M.P. Conhecendo o R: uma visão estatÃstica. Viçosa: Ed UFV, 2007. 118 p.
- PIMENTEL-GOMES, F.. EstatÃstica aplicada a experimentos agronômicos e florestais: exposição com exemplos e orientações para o uso de aplicativos. Piracicaba: FEALQ, 2002;
- RESENDE, M. D. V. ESTATÃSTICA MATEMÃTICA, BIOMÉTRICA E COMPUTACIONAL: Modelos Mistos, Multivariados, Categóricos e Generalizados, Inferência Bayesiana, Regressão Aleatória, Seleção Genômica, QTL-GWAS, Espacial e Temporal, Competição, Sobrevivência. Viçosa: Suprema, 2014;
- _______________________. MATEMÃTICA E ESTATÃSTICA NA ANÃLISE DE EXPERIMENTOS: e no Melhoramento Genético. Colombo: Embrapa Florestas, 2007.
- SPIEGEL, M. R.. EstatÃstica. Coleção Schaum. Tradução e Revisão Técnica Pedro Consentino. 3º edição. São Paulo: Pearson Makron Books, 1993
- TORMA, V. B. L. T. [et al]. Normalidade de variáveis: métodos de verificação e comparação de alguns testes não paramétricos por simulação. Revista HCPA. 2012;32(2):227-234. 2012. DisponÃvel em: < http://seer.ufrgs.br/hcpa >. Acessado em 14/08/17.
- VIEIRA, S.. EstatÃstica para a qualidade: como avaliar com precisão a qualidade em produtos e serviços. 7º tiragem. Rio de Janeiro: Elsevier, 1999.