O delineamento "Cross-Over" 2x2 com para 2 tratamentos em 2 períodos diferentes, podendo-se observar respostas binárias. O objetivo deste trabalho foi estimar as probabilidades de erros tipo I e II dos testes mais utilizados e desenvolver um instrumento computacional para realizar as simulações de monte claro e as análises estatísticas, fornecendo aos usuários do delineamento Cross-Over um software que execute os cálculos em situações reais. Foram realizadas simulações pelo método congruencial, gerando mil amostras de distribuição multinominal, através do algoritmo de busca sequência. As estimativas dos erros tipo I e II foram feitas através do percentual de amostras que apresentavam o nível de significância inferior a 5%. Os resultados destacam a importância da correta aplicação dos testes, dependendo do efeito da interação. Observou-se que a presença deste efeito influiu diretamente nos resultados. O tamanho da amostra diminuiu o viés da presença. Os testes que apresentaram os melhores desempenhos foram, em ordem decrescente: o teste de McNemar para grandes amostras, os não- condicionais (Pearson, Verossimilhança e Yates) e o de Prescott. / not available

O delineamento “Cross-Over” 2x2 com para 2 tratamentos em 2 períodos diferentes, podendo-se observar respostas binárias. O objetivo deste trabalho foi estimar as probabilidades de erros tipo I e II dos testes mais utilizados e desenvolver um instrumento computacional para realizar as simulações de monte claro e as análises estatísticas, fornecendo aos usuários do delineamento Cross-Over um software que execute os cálculos em situações reais. Foram realizadas simulações pelo método congruencial, gerando mil amostras de distribuição multinominal, através do algoritmo de busca sequência. As estimativas dos erros tipo I e II foram feitas através do percentual de amostras que apresentavam o nível de significância inferior a 5%. Os resultados destacam a importância da correta aplicação dos testes, dependendo do efeito da interação. Observou-se que a presença deste efeito influiu diretamente nos resultados. O tamanho da amostra diminuiu o viés da presença. Os testes que apresentaram os melhores desempenhos foram, em ordem decrescente: o teste de McNemar para grandes amostras, os não- condicionais (Pearson, Verossimilhança e Yates) e o de Prescott. / not available