Planejamento Fatorial: Uma Ferramenta Estatística Valiosa Para a Definição De Parâmetros Experimentais Empregados Na Pesquisa Científica.

Abstract

Este trabalho descreve a importância e a conveniência dos procedimentos multivariados de otimização experimental, destacando as vantagens e aplicações dos sistemas de planejamento fatorial que permitem avaliar simultaneamente o efeito de um grande número de variáveis, a partir de um reduzido número de experimentos. Por meio de um exemplo prático é apresentada uma discussão do efeito da interação entre as variáveis e o estabelecimento de ótimos verdadeiros na otimização de parâmetros experimentais envolvidos na fotopolimerização do metacrilato de metila (MMA) comercial, na forma de oligômero, denominado "cola BERKEL", por radiação UV. Aspectos relativos ao desenho experimental e à interpretação de resultados também são apresentados. PALAVRAS-CHAVE: Planejamento fatorial; análise multivariada; fotopolimerização; metacrilato de metila (MMA). ABSTRACT:This paper describes both the value and the role of multivariated methods of experimental procedure in scientific research. It is highlighted the advantages of factorial design systems which let simulate simultaneously several variables concerned a studied system, reducing the number of experiments of the research. The impact of these variables on the photopolymerization system is discussed upon the photocure of oligo(methyl methacrylate) (MMA), commercially called Berkel glue B 20, initiated by an UV light source. As feedback of the system it was measured the quantity of oligomer converted to polymer (in weight), finding the polymerization rate (in percent). Aspects related to the experimental design and the interpretations of results are also presented. KEY-WORDS: Factorial design; multivariate analysis; photopolymerization; methyl methacrylate (MMA).

Co-Cultivo De Aspergillus Niger E Ceriporiopsis Subvermispora Para Produção De Enzimas Lignocelulolíticas E Açúcares Redutores

“…. O efeito principal de uma variável é dado pela diferença média da resposta para uma variação do nível (CUNICO et al, 2008). A equação 1 é usada para o cálculo do efeito principal.…”

“…y: média dos efeitos individuais da medida; b: número de experimentos do planejamento (CUNICO et al, 2008).…”

“…O efeito de interação entre as variáveis é calculado como sendo a metade da diferença entre os efeitos principais de uma variável nos níveis da outra variável (CUNICO et al, 2008). Para melhor interpretação dos efeitos calculados é comum o uso de representações geométricas das respostas em função das variáveis (CUNICO et al, 2008;NETO et al, 2010).…”

“…Para melhor interpretação dos efeitos calculados é comum o uso de representações geométricas das respostas em função das variáveis (CUNICO et al, 2008;NETO et al, 2010).…”

Determination of Lead (Pb) in stools of Lontra longicaudis (Olfers, 1818) by flame atomic absorption spectrometry (FAAS)

“…As a result, the samples were dried in a conventional oven at 80 ºC until constant weight, fragmented and homogenized. The treatment procedures of the samples were established from the development complete factorial design 2³ 8 . The multivariate statistical technique is based on the application of a fixed effects model for the optimization of factors and levels from a small number of experimental trials, as well as in the evaluation of interdependence effects and interrelations that they can cause in response of the final combinations 8,9 .…”