Abstract
Facing the importance of animal products to the Brazilian economic scenery, is always actual and constant to seek for scientific and technological innovations with economic and practical results that should be applied in animal production system or other animal production chain. Through the scientific experimentation, researchers can use many methodological tools for reaching better yield indices based on reliable and solid results. Among these tools, statistical methods aid to test hypothesis and to interpret observed results in a specific study, following the scientific principles. This document aimed to summarize the basic principles of scientific experimentation and descriptive statistical analysis which underline and help to plan scientific studies, focusing on animal science. Thus, this material contains information that should be useful for students, technical staffs and researchers with interest in a basic and practical guide for animal science experimentation.
Highlights
Na pesquisa agropecuária, os dados obtidos nos experimentos, quando atendem às pressuposições do modelo matemático, são passíveis de serem submetidos a algum tipo de análise estatística, sendo a mais frequente a análise da variância, na qual é importante ter conhecimento da natureza dos tratamentos avaliados, pois quando estes são de efeito fixo, a análise aplicada visa estimar os efeitos individuais de cada um e compará-los entre si (DAL’COL LÚCIO et al, 2003)
A seguir, o fluxograma ilustra os passos da metodologia e os pontos em que são necessárias as intervenções da lógica (L) ou da estatística (E): Estatística Descritiva
Os tratamentos devem ser aplicados a cada grupo experimental de maneira semelhante para garantir as mesmas condições do agente causador de resposta sobre cada animal
Summary
Segundo Sampaio (2007), a estatística descritiva auxilia: 1) Na amostragem de dados ou no delineamento de um experimento; 2) Na apresentação dos resultados (tabelas e gráficos) e no estudo descritivo dos dados, 3) Na análise e interpretação dos resultados. A lógica e o julgamento crítico, além de um considerável domínio sobre o tema abordado, são necessários para o levantamento do problema e formulação das hipóteses. No entanto, só podem ser testadas com o auxílio da estatística. A seguir, o fluxograma ilustra os passos da metodologia e os pontos em que são necessárias as intervenções da lógica (L) ou da estatística (E): Estatística Descritiva
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
