02732naa a2200193 a 450000100080000000500110000800800410001910000220006024501070008226000090018930000090019852019440020765300280215165300180217970000210219770000170221870000170223577302860225218726942011-03-29       2009    bl ---       0--  u    #d1 aMAIA, A. de H. N.  aAnálise exploratória e seleção de ensaios para meta-análise de coeficientes de regressão linear.  c2009  a5 p.  aNeste trabalho, apresentamos e discutimos métodos de análise exploratória para avaliar qualidade de ajuste de modelos utilizados para sumarizar informação de ensaios para posterior uso em meta-análise.Como exemplo, investigamos a adequação de modelos lineares para representar a relação entre a produtividade da soja (Y, kg/ha) e a severidade (X, %) da ferrugem asiática (doença fúngica) utilizado dados de ensaios padronizados em rede para avaliação de fungicidas, realizados em diversas regiões brasileiras. Os objetivos da análise exploratória foram: i) justificar o uso do intercepto do modelo Y=f(X) para estimar a produtividade potencial, necessária para quantificar a redução de produtividade (dano) (W, %) e (ii) selecionar ensaios para posterior meta-análise dos coeficientes de regressão (?) dos modelos lineares W=f(X), que representam o aumento do dano em conseqüência de um aumento unitário na severidade. Os ensaios foram selecionados de acordo com os valores p relacionados aos coeficientes de regressão e medidas de influência. Em vários deles, embora os coeficientes de determinação e valores p sugerissem uma boa qualidade de ajuste, a análise de influência identificou pontos com elevados valores de DFBeta (pontos influentes) indicando que a relação entre produtividade e severidade não seria adequadamente representada por uma relação linear. A representação inadequada da relação entre variáveis objeto de estudo pode levar ao uso de medidas resumo inapropriadas e, consequentemente, a interpretações errôneas sobre a influência dos moderadores investigados. Num estudo subsequente, uma meta-análise será usada para obter uma estimativa global dos coeficientes de regressão e identificar moderadores que influenciam a relação dano versus severidade da doença, utilizando métodos inferenciais que consideram as incertezas associadas aos coeficientes de regressão.  aAnálise de influência  aModelo linear1 aDEL PONTE, E. M.1 aESKER, P. D.1 aGODOY, C. V.  tIn: REUNIÃO ANUAL DA REGIÃO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA - RBRAS, 54.; SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA - SEAGRO, 13., 2009, São Carlos, SP. Anais.... São Carlos: UFSCar: Embrapa Pecuária Sudeste, 2009. 1 CD-ROM. N. 438.