ResumoO teste frequentista condicional é aquele que, diferentemente dos testes tradicionais, em que o valor de erro tipo I (α) é fixado, propõe uma partição da região de rejeição e de aceitação de modo que a probabilidade de erro apresentada seja dependente da distância dos dados observados em relação à fronteira da região crítica. Essa probabilidade de erro é a Probabilidade de Erro Condicional (PEC), podendo ser do tipo I ou II. O objetivo deste trabalho foi avaliar o comportamento do teste frequentista condicional sob o parâmetro média da distribuição Normal e aplicá-lo a dados entomológicos. O teste foi avaliado via simulação, a partir de rotina desenvolvida no software R, obtendo-se a razão de verossimilhanças, o valor crítico e as PEC's para a distribuição Normal em cada caso simulado. Concluiu-se que quanto mais o valor da média amostral se encontra próximo ao ponto crítico do teste, maior o valor da PEC, independente da decisão do teste em aceitar ou rejeitar a hipótese nula. O aumento dotamanho amostral influenciou fortemente na redução da probabilidade de erro condicional. Na aplicação com um conjunto de dados reais provenientes do tempo médio de vida de abelhas submetidas a diferentes temperaturas, concluiu-se que, o tempo médio de vida das abelhas mantidas na temperatura de 20°C foi considerado semelhante a temperatura de 15º C, com PEC II igual a 0,54%, ou seja, pequeno erro, enquanto que para as temperaturas de 30°C e 35°C esta hipótese foi rejeitada mas com PEC I igual a 28,35% e 47,53% respectivamente, ou seja, altos índices de erro na tomada de decisão. Palavras-chave: Razão de Verossimilhanças, Função Particionante, Probabilidade de Erro Condicional, abelhas africanizadas. AbstractIn the traditional tests the value of type I error (α) is fixed, on the other hand, in the conditional frequentist test we propose a partition of the region of rejection and acceptance so that the probability of error presented is dependent on the distance of observed data in relation to the border of the critical region. This error probability is the Conditional Error Probability (CEP), which may be of type I or II.

ABSTRACT.Research with honeybee needs experimentation in cages. In laboratory bioassays to assess the lifetime of Apis mellifera, each sampling unit contained a group of bees confined in a cage. Since current is a longitudinal analysis to assess the effect of time dependence on the survival of bees fed on different diets, generalized estimating equations applied to the logit model were used to assess the viability of incorporating correlation structures that related the survival of bees observed in each cage over time, so that the mortality of a given number of bees might influence the mortality of the others. Results showed that there was time dependence between the observations of bees inside the cages, and the working correlation matrix adjusted by longitudinal analysis was 'Non-stationary-M-dependent' in which the number of periods of dependence must be specified. Correlations are not the same for all observations of all periods. The solution with granulated sugar and the solution with granulated sugar enriched with lemon juice proved to have the lowest level of mortality during the assessed periods. Assay showed that bees tended to die during daytime.Keywords: Apis, dependence, longevity, logit.Equações de estimação generalizada para avaliação da dependência do tempo de vida entre abelhas africanizadas confinadas RESUMO. Os bioensaios laboratoriais para avaliar o tempo de vida de Apis mellifera têm algumas particularidades, pois cada unidade amostral contém um grupo de abelhas confinadas em uma gaiola. O presente estudo teve como objetivo realizar uma análise longitudinal para avaliar o efeito da dependência do tempo de vida entre abelhas confinadas alimentadas com diferentes dietas. Foi utilizado o método de estimação de equações generalizadas aplicadas ao modelo logit para avaliar a viabilidade de incorporar estruturas de correlação ao longo do tempo, à sobrevivência de abelhas observadas em cada gaiola, de modo a verificar como a mortalidade de um determinado número de abelhas pode influenciar a mortalidade das outras. Concluiu-se que há dependência do tempo entre as mortalidades de abelhas no interior das gaiolas, e a matriz de correlação de trabalho ajustada em análise longitudinal foi 'Não-estacionária-M-dependente', em que se deve especificar o número de períodos de dependência. Assim, as correlações não são as mesmas para todas as observações. Dentre as dietas testadas, a solução composta por açúcar granulado e a composta por açúcar granulado adicionado com suco de limão mostraram o menor nível de mortalidade durante os períodos avaliados. Observou-se também que as abelhas tendem a morrer durante o dia.Palavras-chave: Apis, dependência, longevidade, logit.