Split plot

SPLIT PLOT design

No processo de desenvolvimento de experimentos pode haver fatores que possuam níveis difíceis de serem mudados entre uma situação experimental e outra. Nesses casos, é interessante agrupar as corridas experimentais de forma que os níveis desses fatores só sejam alterados entre grupos de corridas. Isso resulta em um caso especial de “experimento bloqueado”, chamado experimento slit-splot.
Uma situação experimental do tipo Split-Plot ocorre quando é difícil mudar os níveis de alguns dos fatores. Por exemplo: quando se quer testar o efeito de um fertilizante e também formas de arar o solo. O segundo fator requer grandes extensões de terra, ao que chamamos de whole plots. Já os subplots são pequenas áreas de terra que compõem estas áreas maiores, sendo que ambas as áreas poderiam ser tratadas separadamente. Ambos os termos são usados para definir fatores de acordo com o critério de restrição em aleatorização dos seus respectivos níveis. Apesar da base agrícola, o projeto split-plot é útil em muitos experimentos industriais e científicos .
Como os níveis dos fatores que possuem níveis difíceis de serem modificados não mudam dentro de um conjunto de experimentos, experimentos Split-splot não são totalmente aleatórios. Entretanto há duas aleatoriedades: uma para a ordem dos grupos de corridas e outra para a ordem das corridas dentro de um determinado grupo.
O modelo para um experimento split-splot é um modelo mixo, que envolvem efeitos fixos e aleatórios. Esse tipo de modelo é adequadamente analisado usando mínimos quadrados generalizados (Generalized least squares – GLS).
O livro apresenta um exemplo em que esse design é utilizado em um experimento de estudo de um carro em um túnel de vento. Foi descoberto que utilizando o design split-splot era possível realizar cinquenta corridas experimentais em apenas 80% do tempo necessário para realizar vinte e oito corridas experimentais utilizando o design completamente aleatório. Nesse estudo foram