[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 interna

> cional,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 des-

> dobra
> 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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