Estatística Experimental

Módulos para análise de experimentos em ciências agrárias. Selecione o método mais adequado ao seu delineamento e dados.

Módulos com cálculo estatístico real — a maioria processa os resultados em R (pacotes como agricolae, lme4, emmeans e glmmTMB); não são simulações.
Paramétrico

Análise de Variância

Indicada para comparar tratamentos em delineamentos experimentais como DIC, DBC e fatorial. Inclui teste F, desdobramento de interações e testes de médias.

DIC DBC Fatorial Tukey / Scott-Knott
Abrir módulo
Não-Paramétrico

Métodos Não-Paramétricos

Indicado para situações em que os pressupostos da análise paramétrica não são atendidos — distribuição não-normal, variâncias heterogêneas ou amostras pequenas.

Kruskal-Wallis Mann-Whitney Friedman
Abrir módulo
Modelo avançado

GLM — Modelo Linear Generalizado

Indicado para dados com distribuições diferentes da normal, como contagens (Poisson), proporções (Binomial) e respostas binárias (Logística).

Poisson Binomial Logística
Abrir módulo
Catálogo completo

Mais 14 módulos especializados

Para cada delineamento, estrutura de dados ou aplicação agronômica específica.

Comparação de Tratamentos
Teste de Dunnett
Modelagem Estatística
Regressão Modelos Mistos Lineares Análise Multivariada Medidas Repetidas no Tempo Diagnóstico Estatístico
Delineamentos Experimentais
Planejamento Experimental Blocos Incompletos Balanceados Látice Quadrado Greco-Latino Switchback / Reversão
Aplicações Agronômicas
Ensaios Multiambientes Geoestatística Espacial Índices Agronômicos
Guia rápido

Qual método escolher?

📊

Dados normais, delineamento clássico

→ Use Análise de Variância

🎯

Comparar com testemunha

→ Use ANOVA + Dunnett

📈

Premissas violadas ou amostras pequenas

→ Use Não-Paramétrico

🔬

Contagens, proporções, binário

→ Use GLM