[R-br] Desdobramento de contrastes GLM via glht()

[ASANTOS]

  Walmes,

      Obrigado pela ajuda, instalei o pacote HH e vou estudar a 
interpretação dos resultados;

     Não sei se esta correta minha interpretação mais chamo de índice 
ambíguo quando o Tukey apresenta resultados do tipo ab, por exemplo;

     Bom na verdade eu incluí as repetições pois futuramente pretendo 
aplicar esta abordagem à dados reais advindos do campo que são em DBC, 
onde algumas vezes encontro variação entre blocos e zeros inflacionados, 
onde pretendo verificar se há significância ou não e como estão 
influenciando na correta determinação do efeito dos tratamentos, bom 
mesmo assim me esqueci de especificar com fator;

     Gostaria de te pedir se você conhece algum trabalho(s) de 
referência(s) que utiliza desdobramentos de contrastes com GLM na 
análise dos dados, pois apesar de ser adepto à abordagem da análise de 
dados usando sua adequada distribuição de erros, tenho muita dificuldade 
em justificar a metodologia de contrastes com GLM para revisores de 
revistas na área a qual trabalho.

Redobrados agradecimentos,

Alexandre


On 10/14/2011 11:12 AM, Walmes Zeviani wrote:
> Alexandre,
>
> O que é índice ambíguo e decisão na distribuição do índice?
> No seu CMR, se você diz que é DIC, não precisa incluir efeito das 
> repetições. E mesmo que fosse um caso de inclusão, elas deveriam ser 
> codificadas como fator e não métricas. Se entendi, você questiona a 
> apresentação dos resultados da glht(). Você tava esperando um conjunto 
> de letras ao lado das estimativas pontuais, é isso? Isso não vai 
> acontecer, mesmo porque, para atribuir letras sem ter problemas de 
> interpretação, é necessário que todo par de contraste tenha o mesmo 
> erro padrão, para que exista uma dms (diferença mínima significativa) 
> constante. Isso só ocorre para o caso Gaussiano quando temos 
> homocedasticidade e balanceamento. Veja na coluna Std.Err. que os 
> erros padrões são variáveis. Isso porque na família glm a variância 
> depende da média, logo, contraste entre médias tem variância que 
> dependem das médias envolvidas. Na biblioteca HH existe um método 
> gráfico para ajudar a interpretar essa saída 
> http://www.oga-lab.net/RGM2/func.php?rd_id=HH:mmc.
>
> #y1 <- c(rpois(100, lambda=5), rpois(100, lambda=10), rpois(100, 
> lambda=5), rpois(100, lambda=7))##Geração da variável resposta
> y1 <- c(mapply(rpois, lambda=c(5,10,5,7), MoreArgs=list(n=100)))
> #trat <- c(rep(1,100), rep(2,100), rep(3,100), rep(4,100))##Geração dos
> trat <- gl(4,100)
> #repeticao <- rep(1:100, 4) ##Imaginado um DIC colocando as repetições
> #trat<-as.factor(trat)
> # se é dic, não inclui efeito das repetições
> m.1 <- glm(y1~trat,family="poisson")
> anova.m.1 <- anova(m.1, test="Chi")
> anova.m.1
> summary(glht(m.1, linfct=mcp(trat="Tukey")))
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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