Palestra - 27/05/2019: Comparações múltiplas de tratamentos com respostas categóricas ordinais assimétricas
O Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária convida a comunidade acadêmica da UFLA para o seminário:
Título: “Comparações múltiplas de tratamentos com respostas categóricas ordinais assimétricas"
Resumo: Nas ciências agrárias e em estudos clínicos, o modelo de chances proporcionais é amplamente utilizado para comparar eficiência de tratamentos quando as variáveis respostas são categoricamente ordenadas. Contudo, esse modelo tem se mostrado inadequado quando a suposição de chances proporcionais é violada, principalmente, porque é incapaz de controlar as taxas de erro tipo I em tais circunstâncias. Para corrigir esse problema, modelos de locação e escala, tais como os modelos latente normal e latente logístico, passaram a ser usados recentemente e demonstraram ser superiores ao modelo de chances proporcionais. No entanto, a aplicação dos modelos latentes de locação e escala é limitada à comparação de tratamentos com distribuições subjacentes simétricas. Quando as distribuições subjacentes são altamente assimétricas, ambos os procedimentos mencionados apresentam níveis observados do erro tipo I bem superiores aos níveis nominais de significância. Diante da assimetria de variáveis respostas categóricas ordinais, Lu, Poon e Cheung (2015) forneceram uma solução viável utilizando o modelo latente Weibull, que é um membro da família log-locação-escala. O modelo proposto é capaz de controlar a taxa de erro tipo I, independentemente do grau de assimetria das variáveis respostas. Além disso, o poder do teste também supera o do modelo latente normal. Dois testes foram derivados posteriormente pelos mesmos autores, baseados em modelos threshold latente Weibull: um para comparações múltiplas de tratamentos regulares com um tratamento controle e outro para comparações par a par entre tratamentos, em ambos se tem de lidar com métodos numéricos sofisticados e complexos. Uma alternativa para se evitar essas integrações numéricas pesadas é a utilização de bootstrap paramétrico.
Prelecionista: Renata Aparecida Cintra
Data: 27/05/2019 (Segunda-feira)
Local: Anfiteatro do DEX
Horário: 10h00.