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Título: Novel effect size interpretation of mixed models results with a view towards sensory data
Título Alternativo: Uma nova interpretação de tamanho do efeito em resultados de modelos lineares mistos com aplicações em dados sensoriais
Autor(es): Amorim, Isabel de Sousa
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6803748367761028
Orientador: Lima, Renato Ribeiro de
Membro da banca: Brockhoff, Per Bruun
Membro da banca: Pinheiro, Ana Carla Marques
Membro da banca: Scalon, João Domingos
Membro da banca: Bueno Filho, Júlio Silvio de Sousa
Assunto: Modelo misto
Mixed model
Análise sensorial
Sensory analysis
Data de Defesa: 29-Jun-2015
Data de publicação: 1-Set-2015
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: AMORIM, I. de S. Novel effect size interpretation of mixed models results with a view towards sensory data. 2015. 98 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.
Resumo: A análise de variância é um dos métodos estatísticos mais utilizados para investigar as diferenças entre os produtos em estudos sensoriais. Entretanto, os resultados da análise de variância geralmente focam apenas nos valores-p. Do ponto de vista prático, é relevante complementar os resultados do teste F com alguma estimativa do tamanho do efeito. O objetivo deste trabalho é apresentar um método gráfico baseado nas estimativas de tamanho do efeito (delta-tilde) como uma maneira de aprimorar a interpretação dos resultados do teste F. Para propor o barplot baseado na estimativa delta-tilde, utilizou-se a estreita relação entre o dprime dos modelos da teoria de detecção de sinais, conhecidos como modelos de Thurstone e a medida d de Cohen, o tamanho do efeito para análise de variância. Para o caso de dados balanceados, a estimativa do delta-tilde é obtida por meio de uma simples transformação da estatística F. A utilização do gráfico baseado no delta-tilde torna-se ainda mais relevante em situações em que os produtos são compostos por mais de um fator, uma vez que a transformação depende do número de observações nos níveis de cada fator. Uma transformação similar é sugerida para modelos multifatoriais, com objetivo de permitir a comparação entre o tamanho do efeito para fatores com níveis diferentes. Apresentou-se um exemplo do uso dos gráficos baseado na estimativa do delta-tilde para interpretar os resultados de uma análise de dados multifatorial. Comparou-se os valores da estimativa do tamanho do efeito (delta-tilde) com o d-prime obtido por meio de uma regressão de Thurstone, utilizando o pacote ordinal, do programa R. Uma implementação geral do método, que permite estimar o tamanho do efeito para casos mais complexos, onde existe desbalanceamento ou dados faltosos, é apresentada no pacote SensMixed, do programa R. Uma das principais vantagens de avaliar os resultados da análise de variância utilizando o gráfico delta-tilde é permitir a comparação do tamanho do efeito entre os fatores, principalmente em situações em que há mais um fator e muitos atributos em estudo.
Abstract: In sensory studies, the analysis of variance is one of the most often employed statistical methods to study differences between products. However, the analysis of variance often focus just on the p-values. Therefore, it would be valuable to supplement the F-testing with some good measures of overall effect size (ES). In this thesis, a visual tool based on effect size measures is proposed to improve the F-test results interpretations of mixed model ANOVA for sensory data. The basic and straightforward idea is to interpret effects relative to the residual error and to choose the proper effect size measure. The close link between Cohen’s d, the effect size in an ANOVA framework, and the Thurstonian (Signal detection) d-prime are used to suggest the delta-tilde barplot as a better visual tool to interpret sensory and consumer data mixed model results. For multi-attribute barplots of F-statistics in balanced settings, this amounts to a simple transformation of the bar heights to get them depicting, what can be seen as approximately the average pairwise d-primes among products levels. The delta-tilde barplot becomes more important for multi-way product models, since the transformation depends on the number of observations within product levels. Then, for extensions into multi-way models, a similar transformation is suggested, in order to make valid the comparison of bar heights for factors with differences in number of levels. The methods are illustrated on a multifactorial sensory profile data set and compared to actual d-prime calculations based on Thurstonian regression modelling through the ordinal R-package. A generic implementation of the method is available on the R-package SensMixed. The use of the delta-tilde barplot can be viewed as good a and relevant additional tools for interpretation of the ANOVA table, particularly in situations with more than a single factor and with several attributes.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10303
Idioma: eng
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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