Influência de transformações de dados sobre a estimação dos componentes de variância

Resumo

Os modelos de efeitos aleatórios têm sido usados com muita freqüência na experimentação, principalmente no melhoramento genético. O uso de tais modelos leva a estimar os componentes de variância, cujos métodos são bastante discutidos na literatura. Quando não se pode supor uma distribuição normal dos dados, é recomendado o uso de transformações que normalizem esses dados e se tenha homogeneidade de variâncias. Essas transformações têm sido indicadas por vários autores dependendo da distribuição dos dados. Assim, utilizando-se a proporção de variação explicada e feita uma simulação de um modelo inteiramente ao acaso com dados balanceados, analisou-se o efeito da transformação sobre as estimativas de componentes de variância para os efeitos de tratamentos e resíduo supondo distribuição Binomial e Poisson. O método utilizado para a estimação dos componentes de variância foi o de Máxima Verossimilhança Restrita e para gerar os dados usaram-se as subrotinas do Sistema SAS. Verificou-se que, as proporções de variações explicadas não diferiram muito na presença de transformações, confirmando as indicações da literatura de que para se estimarem os componentes de variância, não é necessário que os dados sigam uma distribuição normal.