[R-br] Interpretação saída do pacote contrast

[ASANTOS]

    Bom dia pessoal,
      Bom já sei que esse assunto já foi motivo de tópicos passados no nosso mail-list e no internacional
,tem material na internet etc, mais essa saída do pacote contraste não entrou na minha cabeça
ainda não e venho pedir ajuda do grupo. Estou comparando minha variável resposta número de óvulos de
fêmeas de um parasitóide com as variáveis explicativa tratamento (com 2 níveis: 1 casal e 10 casais)
e geração (com 4 níveis: 3, 6, 9 e 12 gerações). Na saída da funcao contrast(), ele solta o trata-
mento10 casais no intercepto(imagino) e não faz as comparacoes dentro de cada geração, ele só desdobra
para o tratamento 1casal, mesmo assim sumiu com a geracao 12, onde pergunto onde que estou errando é
na funcao ou na interpretação? Sendo os argumentos que usei:


>  ##Contraste tratamentos x desenvolvimento oviposicao a mumia
>  m.comple<-glm(des.ov.mu~tratamento*geracao,data=dados6, family="quasipoisson")
>  anova.comple<-anova(m.comple,test="Chi")
>  anova.comple
Analysis of Deviance Table

Model: quasipoisson, link: log

Response: des.ov.mu

Terms added sequentially (first to last)


                    Df Deviance Resid. Df Resid. Dev P(>|Chi|)
NULL                                  82     9.1366
tratamento          1   1.0969        81     8.0397 2.265e-07 ***
geracao             3   2.2880        78     5.7518 4.445e-12 ***
tratamento:geracao  3   2.7715        75     2.9802 1.328e-14 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
>  #summary(m.comple)

10 casais


>  #
>  ##Fazendo os contrastes
>  require(contrast)
>  contr<-contrast(m.comple, list(geracao=levels(geracao),tratamento="1casal"),list(geracao=levels(geracao),tratamento="10casal"))
>  print(contr,X=TRUE)
glm model parameter contrast

      Contrast       S.E.       Lower       Upper     t df Pr(>|t|)
  -0.298869262 0.03278233 -0.36417501 -0.23356352 -9.12 75   0.0000
   0.006271251 0.03351287 -0.06048982  0.07303232  0.19 75   0.8521
  -0.103435587 0.03532313 -0.17380286 -0.03306831 -2.93 75   0.0045
   0.049914391 0.03237891 -0.01458771  0.11441650  1.54 75   0.1274

Contrast coefficients:
  (Intercept) tratamento1casal geracaog3 geracaog6 geracaog9
            0                1         0         0         0
            0                1         0         0         0
            0                1         0         0         0
            0                1         0         0         0
  tratamento1casal:geracaog3 tratamento1casal:geracaog6 tratamento1casal:geracaog9
                           0                          0                          0
                           1                          0                          0
                           0                          1                          0
                           0                          0                          1
>  ##

>  summary(m.comple)## Dando uma olhada no modelo

Call:
glm(formula = des.ov.mu ~ tratamento * geracao, family = "quasipoisson",
     data = dados6)

Deviance Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max
-0.38017  -0.09964   0.00000   0.03447   0.87147

Coefficients:
                            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)                 2.09063    0.02250  92.934<  2e-16 ***
tratamento1casal           -0.29887    0.03278  -9.117 8.93e-14 ***
geracaog3                  -0.15385    0.03229  -4.765 9.04e-06 ***
geracaog6                  -0.15621    0.03313  -4.715 1.09e-05 ***
geracaog9                  -0.05985    0.03230  -1.853 0.067820 .
tratamento1casal:geracaog3  0.30514    0.04688   6.509 7.62e-09 ***
tratamento1casal:geracaog6  0.19543    0.04819   4.055 0.000121 ***
tratamento1casal:geracaog9  0.34878    0.04608   7.570 7.83e-11 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

     Null deviance: 9.1366  on 82  degrees of freedom
Residual deviance: 2.9802  on 75  degrees of freedom
AIC: NA

Number of Fisher Scoring iterations: 4



Obrigado,
Alexandre

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