Adaptação do método aglomerativo de SCOTT-KNOTT a dados de contagem.

Abstract

O método aglomerativo de Scott-Knott é uma alternativa interessante aos procedimentos de comparações múltiplas utilizados no Planejamento de Experimentos, pois aqui não há sobreposição de médias de tratamentos, o que poderia dificultar a interpretação dos resultados. O método foi originalmente proposto para dados com distribuição normal, mas seu uso já foi sugerido para outras distribuições. A presente pesquisa teve como objetivos avaliar e ilustrar o uso do método para dados de contagem, considerando a distribuição Poisson. A técnica foi avaliada quanto ao controle do erro tipo I, utilizando simulação computacional, e ilustrada com conjuntos de dados reais, referente ao número de óbitos por Covid-19 em 20 municípios de Minas Gerais. Diferentes experimentos eram simulados sob H0 (sem diferenças entre tratamentos), considerando diferentes configurações quanto ao número t de tratamentos, número r de repetições, e valor µ do parâmetro Poisson. Duas variações do método foram consideradas, pelo uso de uma correção do nível de significância, bem como o uso de uma proteção, utilizando o algoritmo aglomerativo somente se a rejeição de H0 já havia acontecido com o modelo linear generalizado levando em conta os tratamentos (ou seja, sem grupos de tratamentos). Cada configuração foi simulada 5000 vezes, calculando-se taxas de erro por experimento (EER) e por comparação (CER). Os resultados mostraram que a taxa EER para o método de Scott-Knott apresentou uma tendência geral de ser superior ao nível nominal de 5%; já sua taxa CER apresentou uma tendência geral de ser inferior ao nível nominal de 5%, à exceção para situações com r = 1, elevados números de tratamentos, e baixo valor de µ. Os resultados também sugerem que o uso da correção do α pode corresponder a um procedimento interessante para a melhoria do controle do erro tipo I por experimento, em situações com baixos valores de µ e números de tratamentos até 10. Para baixos valores de µ recomenda-se utilizar a correção do α, sendo também interessante proteger o método de Scott-Knott, quando há elevados números de tratamentos (acima de 10). Para valores intermediários ou maiores de µ, recomenda-se utilizar o método de Scott-Knott protegido. A aplicação do método a dados de óbitos por Covid-19 em 20 municípios de Minas Gerais ilustrou as potencialidades da técnica, formando grupos com taxas de óbitos semelhantes