Assessment of the agreement of statistical methods for quality control in soil analysis laboratories

Authors

Keywords:

A randomized block design, coefficient of variation, statistical process control, interlaboratory program

Abstract

Com o objetivo de avaliar a concordância entre dois métodos estatísticos utilizados em um programa interlaboratorial para o controle de qualidade de análises de solo, foram gerados quatro cenários, diferenciados pela variabilidade do conjunto de dados. Baseados no modelo estatístico do delineamento em blocos casualizados com repetição dentro de blocos, simularam-se 120 experimentos, que foram analisados pelos métodos de Waeny (1980a) e do Profert (Oliveira, Corrêa e Campos, 1995). Assim, a verificação da existência de outliers, estimou-se a proporção de coincidências apresentadas em cada cenário na avaliação da exatidão e na atribuição de selos. Os resultados encontrados permitiram verificar que, nos três cenários ambos os métodos apresentaram desempenho equivalente, com proporção média de coincidências acima de 90,44% para a classificação da exatidão e acima de 87,02% para a proporção média de coincidências para atribuição de selos. Portanto, como há uma elevada proporção de coincidências, pode-se recomendar ambos os métodos para avaliar análises efetuadas por laboratórios de solo. No cenário onde os dados foram simulados com , os métodos obtiveram uma proporção de coincidências de 91,18% para a classificação da exatidão, enquanto que para a proporção média de coincidências para atribuição de selos esta concordância foi de apenas 20,70%, isto é, apesar de uma elevada proporção de coincidência na avaliação da exatidão, a proporção de concordância para a atribuição de selos foi muito pequena, por isso, estes métodos não podem ser considerados equivalentes e outros estudos são necessários para saber qual deles seria mais apropriado.

Author Biographies

Peter Matos Campos, Universidade Federal de São João del-Rei - UFSJ

É professor do Departamento de Matemática e Estatística da Universidade Federal de São João del Rei (UFSJ), possui graduação em Engenharia Agrícola (1995) e mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária, ambos pela Universidade Federal de Lavras (1998). É doutorando em Estatística e Experimentação Agropecuária na Universidade Federal de Lavras (UFLA) onde trabalha na área de Estatística Espacial, em especial com Geoestatística.

Joel Augusto Muniz, Universidade Federal de Lavras

Tem doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP), defendido em 1994. Tem mestrado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP), defendido em 1982. Formou em Agronomia pela Universidade Federal de Lavras em 1977. É professor da UFLA desde 1978, ocupando o cargo de Professor Titular desde 1997 na área de Estatística. Leciona as disciplinas: Bioestatística, Estatística e Estatística Experimental nos cursos de graduação e as disciplinas: Componentes de Variância, Técnicas de Amostragem nos cursos de mestrado e doutorado. É membro do Conselho Diretor da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBRAS) desde 2016. Foi Pró-Reitor Adjunto de Pós-Graduação da UFLA no período de junho de 2000 a maio de 2004. Foi o Pró-Reitor de Pós-Graduação da UFLA no período de junho de 2004 a maio de 2008. Coordenou o PPGEE da UFLA de 1996 a 2004 e de 2014 a 2015.

Marcelo Silva Oliveira, Universidade Federal de Lavras

Iniciou seus estudos universitários no curso de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Minas Gerais em 1979, graduou-se em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras em 1985, obteve o grau de mestre em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas em 1991, e o grau de doutor em Engenharia pela Universidade de São Paulo em 2000. Atualmente é Professor Titular de Estatística da Universidade Federal de Lavras. Suas atividades incluem principalmente o ensino na graduação e na pós-graduação, e a pesquisa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: Probabilidade e Estatística aplicadas, e Geoestatística aplicada a Ciências Agrárias.

Eric Batista Ferreira, Universidade Federal de Alfenas

Professor Associado I do Instituto de Ciências Exatas da Universidade Federal de Alfenas (Unifal-MG). Possui formação em Laticínios (Instituto Cândido Tostes, 1998), Engenharia Agronômica (UFLA, 2002), Matemática Licenciatura (UNIFAL-MG, 2012), Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária (UFLA, 2004), Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária (UFLA/Open University, 2007), Pós-doutorado em Estatística Multivariada (UFLA, 2009) e Pós-doutorado em Sensometria (NOFIMA, 2013). Tem experiência em Sensometria, Estatística Multivariada, Probabilidade e Estatística aplicadas, Controle Estatístico de Processo, Estatística não-paramétrica e Educação Estatística.

References

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Published

03-04-2021

How to Cite

Campos, P. M., Muniz, J. A., Oliveira, M. S., & Ferreira, E. B. (2021). Assessment of the agreement of statistical methods for quality control in soil analysis laboratories. Sigmae, 4(1), 13–34. Retrieved from http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/655

Issue

Section

Applied Statistics