Capitulo II - Variaveis Em Experimentacao_controles_25-34
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIOSA UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEAR
DEPARTAMENTOS DE TECNOLOGIA DE ALIMENTOS
TAL 795 Problemas especiais II: Planejamento e anlise de experimentos
2011 Jos Bencio Paes Chaves DTA/UFV
2 Variveis em experimentao: controles 2.1 Uso da estatstica em experimentao 2.1.1 Razes dessas tcnicas nessa disciplina
O objetivo auxiliar aos estudantes na montagem de suas pesquisas para disserta-
o e para tese; tabulao e anlise de seus resultados - redao da dissertao,
da tese e dos artigos cientficos.
.A maioria de nossas pesquisas envolve experimentao - so baseadas em dados de
experimentos em laboratrio ou em plantas-piloto - Tem se observado uma grande
dificuldade, por parte dos estudantes, no planejamento, na montagem e na conduo
do experimento e na anlise dos resultados.
.Auxiliar os pesquisadores na montagem e anlise adequada dos resultados de seus
experimentos.
2.1.2 O Pesquisador vs O Estatstico
O pesquisador (o estudante) planeja e conduz sua pesquisa, ou seu experimento
com muito trabalho e dedicao, mantendo todas as etapas sob controle, isto , co-
nhece o que est ocorrendo em cada fase. Isto conseguido por meio de muito estu-
do e de uma reviso compreensiva da literatura, sobre o assunto pesquisado. Deixa
para consultar um estatstico na fase de anlise dos dados quando procura tirar suas
concluses. Pior ainda, procura o estatstico aps devoluo do artigo pela revista ci-
entfica em que planejou publicar os resultados de sua pesquisa. Com este procedi-
mento, no raro, o pesquisador perde completamente o controle sobre sua pesquisa.
uma sensao extremamente desagradvel para aqueles mais dedicados e que que-
rem manter este controle at o final.
.Um dos principais objetivos aqui nesta disciplina auxili-los para um melhor enten-
dimento da linguagem do estatstico, possibilitando controle (conhecimento) no pla-
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nejamento, na conduo e na anlise cientfica dos resultados de seu experimento -
No se pretende cobrir o contedo de um curso de mtodos cientficos ou de estatsti-
ca - no se pretende substituir um curso de estatstica experimental.
2.1.3 A Estatstica e seus mtodos
Um mtodo estatstico pode ser considerado como qualquer tcnica usada para
obter, analisar e apresentar resultados. Assim, o campo da estatstica pode ser consi-
derado como o estudo cientfico das tcnicas para coleta, anlise e retirada de conclu-
ses a partir de dados experimentais. Estes dados podem constituir toda a populao
ou apenas uma parte dela - ou seja, uma amostra. Uma populao pode ser finita ou
infinita. Quando o nmero de elementos conhecido a populao finita. Caso con-
trrio, a populao infinita. Por exemplo, a populao de estudantes de ps-
graduao stritu sensu de um campi de uma universidade em determinado momento
finita. O nmero de frutos em lotes de manga recebidos regularmente por uma in-
dstria de polpa finito. Ao se testar determinado antioxidante em laboratrio e em
planta piloto na preveno da oxidao no enzimtica de cidos graxos polinsatura-
dos em um alimento trabalha-se com uma amostra. um experimento. Entretanto,
espera-se que o efeito desse antioxidante se repita na indstria. No caso esta popula-
o infinita. A populao de estudantes de engenharia de alimentos da UFV, num
determinado dia do semestre, finita, isto , o nmero determinado. A populao
de bovinos abatidos por semana em um abatedouro uma populao finita. Em um
experimento para testar o efeito de antioxidantes sobre a reduo da concentrao de
TBARS em determinado produto pode ser considerada infinita, pois se determinada
substncia antioxidante for declarada como melhor, espera-se que, ao ser recomen-
dada, ela ser utilizada continuamente pela indstria.
Se a populao for do tipo finita, s vezes possvel obter concluses a partir
das observaes de todos os seus elementos. Entretanto, isto se torna impossvel
quando a populao for do tipo infinita. De modo geral se trabalha com dados prove-
nientes de amostras. Analisa-se uma amostra e faz-se inferncias (tira-se concluses)
para a populao, seja ela finita ou infinita. Na experimentao, na grande maioria
das vezes, tem-se uma populao infinita, pois os experimentos ou os ensaios pre-
tende-se que sejam representativos de uma situao real, sobretudo em pesquisa
tecnolgica.
A estatstica possibilita obter concluses vlidas (fazer inferncias) para toda
uma populao (finita ou infinita) a partir de observaes de uma parcela apenas
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dessa populao, ou seja, a partir de uma amostra, ou dos resultados de um experi-
mento, que de fato, nada mais do que uma amostra.
Exemplos: Lotes de laranja - analisa-se uma amostra - infere sobre o lote.
Experimento - estudo do efeito de antioxidantes sintticos vs naturais na pre-
veno da oxidao no enzimtica de cidos graxos em um produto crnico - O ex-
perimento realizado em amostras, mas a concluso pretende-se, seja vlida e ex-
trapolada para toda a populao, ou seja, para a indstria do produto. A populao
infinita.
. evidente que estas concluses sero tanto mais vlidas quanto mais conveniente-
mente selecionadas, portanto mais representativas forem as amostras. Da a necessi-
dade de o experimento repetir as condies normais de uso das operaes industriais,
das condies experimentais, dos tratamentos etc. Da a necessidade dos diversos
tipos de controles exercidos durante a experimentao.
.Quando se trabalha com uma populao obtm-se seus parmetros verdadeiros
(exemplo: mdia, varincia, coeficiente de regresso, coeficiente de correlao). Nas
amostras (experimentos) possvel obter apenas estimativas desses parmetros, por
meio de seus estimadores estatsticos. Dada a facilidade de, em se trabalhando com
amostras obter concluses vlidas para a populao que elas representam, que a
estatstica hoje uma ferramenta indispensvel em todos os ramos da cincia que
lidam com experimentao.
2.1.4 Usos dos mtodos estatsticos
De fato, a utilizao dos mtodos da estatstica tem-se estendido alm da ex-
perimentao - no estudo de tcnicas, processos, operaes - para chegar s linhas
de montagem, linhas de processamento e, sobretudo nos sistemas de controle de
processos e de gesto da qualidade - no h como montar um sistema eficiente de
controle de processo ou de gesto da qualidade sem empregar os princpios da esta-
tstica - alis j previstos em normas internacionais de sistemas de gesto e certifica-
o da qualidade, como a srie ISO 9000.
Os tcnicos, engenheiros e pesquisadores usam os mtodos estatsticos como
ferramenta, que quando corretamente aplicada, tem grande valor no estudo das nor-
mas que regem os fenmenos. Entretanto, h que se ter cuidado para no obter con-
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cluses enganosas e credit-las aos mtodos estatsticos. - Como mentir com a esta-
tstica! Da a necessidade de entender bem as aplicaes dos mtodos e suas limita-
es. Toda a informao est contida nos resultados os mtodos estatsticos no
geram informaes - apenas extraem dos dados as medidas e informaes que auxi-
liam ao pesquisador ou tcnico na tomada de deciso ou organizao das concluses.
Qualidade dos dados, ou seja, dos resultados fundamental. Para obter qualidade
de dados h necessidade de um planejamento e de um delineamento adequado do
experimento ou da pesquisa.
Os mtodos estatsticos tm sido utilizados para descrever, sumariar e retirar
concluses de dados experimentais de modo extremamente verstil.
Tcnicos, engenheiros e pesquisadores tm utilizado os mtodos esta-
tsticos de quatro formas principais:
a) Assistncia no planejamento e no delineamento de experimentos e levantamentos para obteno de dados de qualidade - os experimentos devem fornecer respostas
adequadas para as questes propostas, e serem eficientes - eles devem fornecer
as respostas procuradas com o mximo de preciso e exatido, com um gasto m-
nimo de tempo e de outros recursos.
b) Assistncia para descrever e sumariar dados experimentais e de levantamentos - Nestes casos se utilizam principalmente as tcnicas da estatstica descritiva - m-
dia, desvio-padro, erro padro de mdia, moda, mediana, grficos/histogramas,
grficos/diagramas de disperso, mapas de preferncia, percentis...
c) Tcnicas para testes de hipteses - todos os experimentos ou levantamentos so realizados e os dados so coletados com algum propsito em mente - qualquer
que seja o objetivo, ele pode ser expresso em termos de uma hiptese a ser tes-
tada - se os dados experimentais foram obtidos de acordo com um delineamento
apropriado, os mtodos estatsticos fornecem os meios para montagem e testes
dessas hipteses e para verificar se as diferenas tendem a ser reais ou devidas
meramente variaes aleatrias ou casuais - as chamadas variaes normais.
d) Estudo da relao funcional entre variveis dependentes (respostas) e variveis independentes (variveis do delineamento experimental) - Anlise de regresso e
de correlao.
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Intensidade de gosto doce = f(% acar)
Queda de qualidade = f(tempo, temperatura de estocagem)
Concentrao de TBARS = f([antioxidante])
Escore sensorial = f([radiao], tempo, temperatura de estocagem)
Atividade enzimtica = f(temperatura)
As aplicaes anteriormente mencionadas utilizam basicamente os mtodos es-
tatsticos de trs grandes grupos:
a) Estatstica Descritiva
b) Estatstica Paramtrica (Univariada e Multivariada)
c) Estatstica No-Paramtrica
Os mtodos da estatstica paramtrica fazem alguma pressuposio sobre a
distribuio de algum parmetro da populao que os dados representam. Dependem
da distribuio do parmetro, por isto denominada paramtrica. Por exemplo, a gran-
de maioria dos mtodos paramtricos pressupem distribuio normal dos dados na
populao.
.Univariada - analisa uma varivel resposta de cada vez so exemplos a anlise de
varincia univariada, anlise de regresso, comparao de mdias, contrastes.
.Multivariada - analisa mais de uma varivel resposta simultaneamente so
exemplos de tcnicas da estatstica multivariada - anlise de varincia multivariada
(MANOVA), anlise de agrupamento ("cluster analysis"), anlise de componentes
principais, anlise fatorial, anlise discriminante, anlise conjunta de fatores (conjoint
analysis).
Os mtodos da estatstica no-paramtrica no especificam em seus modelos
nenhuma condio sobre parmetros da populao da qual a amostra foi obtida - as
pressuposies dos mtodos no paramtricos so sempre mais brandas do que
aquelas associadas aos testes paramtricos.
Estatstica um desenvolvimento relativamente recente para a cincia e a tecno-
logia. A matemtica tem uma histria de milhes de anos. Mas a estatstica de forma
mais bem organizada iniciou-se com os trabalhos de Sir Roland Fisher, na Inglaterra,
nos anos 1920 e 1930. Os trabalhos de Fisher foram idealizados para problemas da
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experimentao agrcola. Mas a estatstica se desenvolveu e vrios mtodos encon-
tram aplicaes na soluo de problemas nos diversos setores de produo, na inds-
tria de modo geral, inclusive na de alimentos.
H algumas caractersticas e limitaes que so clssicas dos mtodos estats-
ticos:
a) Os mtodos estatsticos so o nico meio para se manusear e retirar conclu-
ses a partir de grandes massas de dados numricos;
b) Esses mtodos se aplicam apenas aos tipos de dados que se podem expressar
numericamente, ou de forma quantitativa;
c) Os mtodos estatsticos so objetivos, entretanto, a interpretao dos resulta-
dos tem muito de subjetivo, como o caso dos testes de hipteses;
d) No h procedimento estatstico aplicvel somente a um campo de estudo cien-
tfico. As tcnicas so as mesmas tanto para as cincias sociais quanto para a
cincias fsicas. Por exemplo, na economia, educao, sociologia e psicologia,
mas tambm na biologia, qumica, astronomia etc. os mesmos mtodos e teo-
rias se aplicam indistintamente nesses campos distintos.
Neste curso ser dada nfase aos mtodos da estatstica paramtrica univa-
riada, juntamente com alguns exemplos de anlise descritiva, relacionados in-
dstria de alimentos.
2.2 Controle de variveis fsicas, qumicas e biolgicas na experimentao com alimentos e materiais alimentcios
2.2.1 Variveis em experimentao
A utilizao de grandes massas de dados pratica comum em pesquisa e em
experimentao. Para simplificar o manuseio e o entendimento desses dados usa-se
descrev-los com base em variveis.
H diversas formas de se classificar as variveis, tais como: quantitativas, qua-
litativas, contnuas, categricas, discretas...
Variveis quantitativas ou variveis numricas descrevem quantidades, sendo, por-
tanto, seus valores descritos por nmeros. As variveis quantitativas podem ser do
tipo discreto ou categrico, quando seus valores assumem apenas nmeros inteiros,
por exemplo, nmero de pessoas da populao com sintoma de determinada doena,
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nmero estudantes de determinado curso em uma universidade... ou podem ser do
tipo contnua, quando seus valores assumem qualquer nmero no conjunto dos reais.
Exemplos de variveis contnuas: atividade de determinada enzima no meio,
rendimento de um processo, propriedades qumicas ou fsicas de materiais, teor de
slidos solveis, concentrao de um analito no meio, temperatura de estocagem,
tempo, dosagem de ingredientes numa formulao...
Variveis qualitativas descrevem qualidade. So descritas de forma ordinal ou nomi-
nal... so exemplos de variveis qualitativas ordinais: ordem de preferncia de amos-
tras em um teste de sensorial de preferncia, ordem das notas finais dos alunos de
determinada disciplina, ordem de chegada dos competidores de uma prova de nata-
o...
2.2.2 Populaes e amostras
Uma indstria desenvolveu uma nova formulao de macarro instantneo e
pretende lana-lo num mercado regional com 2,5 milhes de habitantes. Uma presta-
dora de servios da rea de marketing foi contratada para levantar a opinio dos pro-
vveis futuros consumidores sobre o novo produto. Ser necessrio que todos os ha-
bitantes da regio provem do macarro para que se conclua sobre sua aceitabilidade?
fcil verificar que isto nem praticamente possvel nem necessrio. O custo
seria muito alto, o tempo requerido seria incalculvel e, mesmo que fosse possvel
acessar a todos os 2,5 milhes, provavelmente um grande nmero deles no se dis-
poria a provar o produto.
Populao o conjunto de todos os elementos ou indivduos que compartilham
um grupo de caractersticas ou propriedades comuns. De fato, pela sua prpria natu-
reza, populao uma entidade terica, em geral, intangvel.
Pense por exemplo, na populao brasileira de consumidores de carne de fran-
go. No difcil imagin-la, mas praticamente impossvel determin-la. H que se
considerar tambm que populao uma entidade dinmica. Em espao curto de
tempo ela pode variar em seu tamanho.
Sobre o tamanho de uma populao, imagine, por exemplo, em uma atividade
de controle de qualidade se seria possvel analisar, individualmente, todos os frascos
de iogurte sabor coco elaborados diariamente por uma linha de produo, para coli-
formes termotolerantes...
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Amostra um subconjunto da populao alvo, selecionado sob certas normas,
com o objetivo de estimar, de forma confivel, os parmetros de interesse do pesqui-
sador. A amostragem pode ser aleatria (probabilstica) ou determinstica (no pro-
babilstica). Cada uma delas atende objetivos especficos.
2.2.3 Controles de variveis em experimentao
Em pesquisa e experimentao trabalha-se com metodologia padronizada.
Esta padronizao mais ou menos universal, isto , nos diversos paises, em di-
ferentes culturas no mundo, diferentes cdigos de comunicao (lngua) a meto-
dologia cientfica tem um escopo comum. Se voc estiver fazendo uma reviso
de literatura, e tiver oportunidade de ler artigos cientficos publicados em dife-
rentes lnguas, de pesquisas realizadas em diversas partes do mundo, sobre o
mesmo assunto de seu interesse, creio que poder constatar esta padronizao
do mtodo cientifico. Os artigos tero sempre uma mesma estrutura bsica: T-
tulo; Autores e instituies; Introduo com objetivos; Materiais & Mtodos, Re-
sultados & Discusso; Concluses; Referncias bibliogrficas e Agradecimentos.
Na maioria das vezes, nos tempos atuais, haver a incluso de um resumo em
ingls, se o artigo for escrito em outra lngua. H excees nesta subdiviso,
claro, como: separar o item material da metodologia ou mtodos, os resultados
separados da discusso, etc. Esta padronizao contribui para o desenvolvimento
cientfico e tecnolgico, uma vez que facilita o entendimento e a comunicao
entre pesquisadores de diferentes culturas e a realizao de pesquisas semelhan-
tes, confirmatrias ou no, em diversas partes do mundo.
Na pesquisa em alimentos e materiais alimentares, em que se trabalha basi-
camente com material biolgico, ou que reagem s condies do ambiente, h
necessidade de diversos tipos de controle. Dentre esses controles, destacam-se
os fatores ou variveis que podem ser agrupados em fsicos, qumicos e biolgi-
cos. Dentre os fatores fsicos, se destacam a temperatura, o tamanho de partcu-
las e propriedades reolgicas dos materiais. Os fatores qumicos esto relaciona-
dos composio qumica dos materiais. Dentre os biolgicos (protozorios, v-
rus, fungos, leveduras e bactrias, por exemplo), os microbiolgicos (alguns fun-
gos e leveduras, e bactrias) se destacam, pelos maiores danos que normalmen-
te causam.
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Na experimentao h necessidade de se controlar os fatores (variveis in-
dependentes), dos quais se quer medir e estudar os efeitos e os outros fatores,
(dos quais no se quer estudar o efeito), mas que se sabe tem influncia no efei-
to dos fatores pesquisados sobre as variveis medidas (dependentes).
Assim, por exemplo, ao se estudar o efeito de antioxidantes sobre a reduo
no valor de TBARS (ndice denominado de teor de substncias que reagem com o
cido tiobarbitrico) em um produto que contem cidos graxos polinsaturados,
h que se controlar o teor e tipo destes cidos no material experimental. Ou se-
ja, o teor e tipo de cidos graxos no so fatores em estudo, mas sabe-se que
alteram o efeito dos diferentes tipos de antioxidantes em anlise. Entre as uni-
dades experimentais, que se compem dos diferentes antioxidante e as repeti-
es, o material experimental tem que ser o mais homogneo possvel em ter-
mos de teor e tipo de cido graxo e de outros fatores que influenciam o efeito do
antioxidante. Isto importante, porque h que se estar seguro de que a diferen-
a nos valores mdios de TBARS entre os antioxidantes, se ocorrer, fruto ape-
nas do efeito do antioxidante, e no de outros fatores no controlados no expe-
rimento. No se pode ter dvidas disto na hora de analisar os resultados. Isto ,
no se pode ter efeitos confundidos, misturados.
Noutro exemplo, ao se estudar o efeito do tempo e da temperatura de esto-
cagem sobre a estabilidade de um material alimentcio, deve-se, claro controlar
estes dois fatores, mas tambm, por exemplo, o teor de umidade do material e
sua embalagem, se for o caso. Se o material experimental apresentar teor de
umidade diferente entre as unidades experimentais (unidade experimental
aqui ser a combinao de cada nvel de temperatura com o do tempo e com as
repeties), e a umidade tem influncia no efeito da temperatura ou do tempo,
ento ela precisa ser controlada. Se o material de embalagem, entre as unidades
experimentais, tem, por exemplo, diferentes permeabilidades umidade e/ou a
luz, e isto tem efeito na resposta, nos valores das variveis medidas, ento a
permeabilidade do material de embalagem precisa ser controlada. Observe neste
exemplo, que a umidade do material do material experimental e a permeabilida-
de da embalagem no so fatores (variveis) em estudo na pesquisa, mas ape-
nas o tempo e a temperatura.
Em outro exemplo, deseja-se estudar o efeito da temperatura e do tempo de
armazenamento sobre algumas propriedades (densidade, viscosidade, estabilida-
de de cor, e sensoriais como aparncia e gostos: doce, amargo e cido) de um
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produto tipo nctar de diversas espcies de frutas. evidente que se controlar
a temperatura e o tempo, mas tambm diversos outros fatores (que no so de
interesse da pesquisa), mas que podem alterar o efeito da temperatura e do
tempo sobre as variveis medidas, tais como: atividade de algumas enzimas, te-
or de slidos solveis, e materiais de embalagem.
O controle aqui significa que as variveis sero medidas e tero seus valores
conhecidos.
A fermentao ltica usada na produo de uma grande variedade de ali-
mentos. Estudos de diferentes espcies e raas (estirpes?), e misturas de esp-
cies e de raas de bactrias de fermentao ltica na produo de picles, deriva-
dos fermentados de leite e de carne so muito comuns. Nestas pesquisas, h cla-
ro, a necessidade de se controlar as caractersticas das culturas lticas, mas
tambm dos outros fatores experimentais que tm influncia sobre os efeitos
destas culturas, sobre as propriedades qualitativas dos produtos fermentados.
Referncias Bibliogrficas
.BETHEA, R.M.; DURAN, B.S. & BOULLION, T.L. Statistical Methods for Engineers and Scientists. 2a. Ed. Marcel Dekker, Inc., New York. P1-5. .GACULA, Jr., M.C. & SINGH, J. 1984. Statistical Methods in Food and Consumer Re-search. Academic Press, Inc., Orlando, FL. P15-18. .GOMES, F.P. Curso de Estatstica Experimental. Piracicaba - SP. P19-27, p53-58. .RODRIGUES, M.I & IEMMA, A. F. Planejamento de experimentos e otimizao de pro-cessos. Casa do po editora. Campinas-SP. 2005. 326p.