Análise de dados com medidas repetidas em experimento com ingestão de café

Abstract

Este trabalho se propôs a abordar técnicas de análise de medidas repetidas no tempo, com ênfase prioritária no ajuste de curvas polinomiais de crescimento para o peso de animais (ratos) submetidos a diferentes dietas alimentares, com e sem extrato aquoso de café da espécie Coffea arabica. Os animais foram avaliados durante 15 semanas. Para o estudo dos pesos dos animais, foram utilizadas diferentes técnicas estatísticas. Análise exploratória, análise univariada, utilizando o delineamento inteiramente casualizado em esquema de parcelas subdivididas no tempo, que impõe forte restrição quanto à matriz de covariâncias do erro experimental, análise multivariada que permite o uso de uma matriz de covariâncias não estruturada e modelo linear misto, que permite selecionar as estruturas de covariâncias que melhor se adéquam ao perfil de correlação dos dados. No ajuste de curvas de crescimento, usando modelo linear misto, utilizaram-se diferentes estruturas de covariâncias para descrição da correlação presente em uma mesma unidade experimental. Em todas as técnicas utilizadas, houve resultados significativos para os tratamentos. Procedendo-se ao ajuste das curvas polinomiais de crescimento do peso médio dos animais para as diferentes dietas ao longo das semanas, constatou-se que a estrutura de covariâncias UN (não estruturada) relacionada aos parâmetros de efeitos aleatórios e a estrutura VC (componente de variância) relacionada ao erro experimental, que possui variâncias iguais e correlações nulas, foram as mais adequadas, por ambos os critérios de informação, Akaike e BIC. Somente na dieta (NORM), que recebeu ração de biotério enriquecida com ração para cães, o uso do café apresentou tendência a diminuir o peso dos animais, ao longo das semanas avaliadas.

This study intended to approach the analysis of repeated measures technique, with an emphasis on the fitting of polynomial growth curves for the weight of animals (rats) submitted to diets with or without aqueous extract of Arabian coffee (Coffea Arabica). The animals were evaluated for 15 weeks. To study the weights of the animals, we used different statistical techniques. Exploratory analysis, univariate analysis utilizing a randomized design with a split-plot on time arrangement, which constraints the covariance matrix of the experimental error; multivariate analysis, which enables the use of a non-structured covariance matrix and a linear mixed model, which enables the selection of covariance structures that best fit the data correlation profile. In the setting of growth curves, using linear mixed model, we used different covariance structures for describing the correlation present in the same experimental unit. In all techniques, there were significant results for the treatments. Following the fitting of polynomial growth curves for the average weight of animals under different diets over the weeks, it was found that the unstructured (UN) covariance structure related to the random effect parameters as well as the VC structure (variance component) related to experimental error, which has equal variances and null correlations, were the most appropriate to both information criteria; Akaike and BIC. Only under the diet (NORM), which received bioterio ration enriched with dog ration, the use of coffee tended to decrease the weight of the animals along the evaluated weeks.