Delineamento composto central e suas aplicações
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Resumo
O planejamento experimental é fundamental para o desenvolvimento adequado de pesquisas científicas. Nos últimos anos, o uso do delineamento composto central (DCC) em conjunto com a metodologia de superfícies de respostas (MSR) tem crescido em diversas áreas de pesquisa. Este trabalho teve como objetivo sistematizar a literatura publicada nos últimos cinco anos sobre a aplicação do DCC e MSR. Para isso foi elaborada uma revisão sistemática de literatura, utilizando o software StArt (StateoftheArtthroughSystematic Review). Seguindo o fluxograma PRISMA, buscas foram realizadas em 3 bases de dados (Science Direct, Scopus e Web of Science), baseadas nos critérios de inclusão e exclusão. Nas etapas de triagem e seleção foram removidos artigos duplicados, capítulos de livros, revisões e artigos incompletos. De um total de 959 artigos encontrados e examinados, 111 foram elegíveis para o estudo de DCC e MSR. Artigos elegíveis destacaram que DCC e MSR são metodologias que se complementam. Os tipos de DCC mais utilizados foram rotacional (68,5%) e face centrada (20,7%). Esses delineamentos otimizaram entre 2 a 6 fatores simultaneamente, com um número de ensaios experimentaisvariando de 9 a 47. DCC e MSR foram aplicados em diferentes áreas do conhecimento, com destaque para área farmacêutica (formulação de medicamento) e ambiental (remoção de contaminantes), visando reduzir os custos dos experimentos e obter respostas otimizadas para solucionar a problemática. Estatisticamente, os dados provenientes do DCC são submetidos a ANOVA que gera um modelo polinomial quadrático, empregado na criação da MSR. Um ponto crítico identificado nesta revisão é a utilização de softwares pagos para avaliar DCC e criar MSR. Alternativamente, o uso de softwares livres ou de código aberto como R e Python pode ser uma alternativa para solucionar este problema. Este trabalho contribui para o entendimento da aplicação do DCC e MSR na otimização de experimentos, oferecendo um panorama das suas vantagens e destacando a importância de alternativas acessíveis, como softwares de código aberto.
Abstract
Experimental planningis a crucial step for thecorrectdevelopmentofscientificresearch. The use ofthe central composite design (CCD) associatedwiththe response surfacemethodology (RSM) hasbeenincreasing in severalresearchareas. The objectiveofthisworkwastosystematizetheliteraturepublishedonthe use of CCD and RSM in thelast 5 years. For thispurpose, a systematicliterature review waspreparedusingtheStArt (StateoftheArtthroughSystematic Review)software. Followingthe PRISMA flowchart, searcheswereperformed in 3 databases (Science Direct, Scopusand Web of Science), basedoninclusionandexclusioncriteria. In thescreeningandselectionstages, duplicatearticles, book chapters, reviews andincompletearticleswereremoved. Of a total of 959 articlesfoundandexamined, 111 wereeligibletothestudyof CCD and RSM. Eligiblearticleshighlightthat CCD and RSM are methodologiesthatcomplementeachother. The mostusedtypesof CCD wererotational (68.5%) and face-centered (20.7%). These designs wereoptimizedbetween 2 to 6 factorssimultaneously, with a numberof experimental trialsrangingfrom 9 to 47. CCDandRSMwereapplied in differentareasofknowledge, withemphasisonpharmacy (drugformulation) andenvironmental (contaminantremoval), toreducethecostsofexperimentsandobtainoptimized responses to solve problems. Statistically, the data fromthe CCD are subjectedto ANOVA thatgenerates a quadraticpolynomialmodel, managingthecreationofthe MSR. A critical point identified in this review isthe use ofpaid software toevaluateCCDandcreateRSM. Alternatively, the use offreeor open source software such as R and Python canbeanalternativeto solve this problem. Thisworkcontributestotheunderstandingofthe use ofCCDandRSM as a methodology for experimentoptimization.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
Estatística Experimental, Otimização de Experimentos, Delineamento Composto Central, Metodologia de Superfície de Resposta, Análise de Variância, Modelagem Matemática, Softwares de Código Aberto, Experimental Statistics, Optimization of Experiments, Central Composite Design, Response Surface Methodology, Analysis of Variance, Mathematical Modeling, Open-source Software
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Citação
NEVES, Taís Teixeira das. Delineamento composto central e suas aplicações. 2024. 50 f. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) — Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024.
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