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Previous issue date: 2015-04-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Meta-analysis is the analysis results of various studies, and is performed in order to synthesize these results statistically formal manner. One application is in the meta validation diagrammatic scales to assess severity of disease in plants. The aim of this study was a metaanalysis in diagrammatic scales of data validation, used to help determine the severity of disease in different cultures, using software that perform meta-analysis with data that correlate variables and have free or trial version, was developed a computer model to automate this task in a simplified manner compared to the software used, R and Comprehensive Meta-Analisys. The database for the meta-analysis comprised a total of 64 studies with the validation subject diagrammatic scales, these studies were split and led to 3 separate databases for reviews
where scales were used, was not used and the evaluators They were trained to scale. The meta-analysis with the models of fixed effect and random effect on the R software was carried out in order to obtain the lowest value of the Akaike Information Criterion, which was used to determine the most appropriate model, and then performed a meta-analysis with the Comprehensive Meta-Analisys software. The computational model developed uses the structure of a wizard software, which performs the steps of meta-analysis found the form of
literature this model performs the meta-analysis tasks on specific steps guiding the user through every step facilitating the realization of the meta-analysis, so the system It provides options to the user and according to the choice made the system identifies the next step to run
until the end of the meta-analysis. It was concluded that the computational model helped to simplify the process of meta and also by the results obtained it is concluded that there are benefits in using scales diagrammatic having a higher overall correlation has been established
to 0.97 where it was used. / Metanálise é a análise de resultados de diversos estudos, e é realizada a fim de sintetizar esses resultados de uma maneira estatisticamente formal. Uma das aplicações da metanálise está na validação de escalas diagramáticas para a avaliação de severidade de doenças em plantas. O
objetivo deste trabalho foi realizar metanálise em dados de validação de escalas diagramáticas, usadas para auxílio na determinação do grau de severidade de doenças em diferentes culturas, utilizando softwares que realizam metanálise com dados que correlacionam variáveis e que possuem versão gratuita ou para teste, foi desenvolvido um modelo computacional para automatizar tal tarefa de maneira simplificada comparado aos softwares utilizados, R e Comprehensive Meta-Analisys. A base de dados para a metanálise
foi composta por um total de 64 estudos com o tema validação de escalas diagramáticas, estes estudos foram divididos e originou-se 3 bases de dados separadas por avaliações onde as escalas eram utilizadas, não eram utilizadas e os avaliadores eram treinados com a escala. Foi realizada a metanálise com os modelos de efeito fixo e de efeito aleatório no software R, a fim de se obter o menor valor do Critério de Informação de Akaike, o qual foi utilizado para determinar o modelo mais adequado, e em seguida realizada a metanálise com o software
Comprehensive Meta-Analisys. O modelo computacional desenvolvido utiliza a estrutura de um software assistente, que realiza as etapas da metanálise encontradas da literatura de forma este modelo executa as tarefas da metanálise em passos específicos guiando o usuário por todas as etapas facilitando a realização da metanálise, desta forma o sistema fornece opções
ao usuário e de acordo com a escolha realizada o sistema identifica o próximo passo a ser executado até o fim da metanálise. Concluiu-se que o modelo computacional auxiliou a simplificar o processo de metanálise e através dos resultados obtidos conclui-se também que
existem benefícios no uso de escalas diagramáticas tendo sido estabelecida uma correlação global superior a 0,97 nos casos em que ela foi usada.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/128 |
| Date | 28 April 2015 |
| Creators | Silva, Suelyn Fernanda da |
| Contributors | Canteri, Marcelo Giovanetti, Guimarães, Alaine Margarete, Fonseca, Inês Cristina de Batista, Matos, Simone Nasser |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós Graduação Computação Aplicada, UEPG, BR, Computação para Tecnologias em Agricultura |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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