[R-br] Funções lme e gls - modelos mistos

walmes . walmeszeviani em gmail.com
Sexta Dezembro 20 11:52:16 BRST 2013


Wagner e Elias já contribuíram no sentido dos testes e gráficos dos
resíduos. Eu só tenho uma observação a fazer que á a seguinte. Será que o
bloco pode ser omitido na análise?

Bem, quando trabalhamos em modelos de regressão em situações que não são de
experimentos planejamos, é comum testarmos e abandonarmos variáveis do
modelo. Numa situação de experimento planejado um pouco de cuidado deve ser
tomado. Nos meus cursos eu já fui questionado sobre isso. Vamos
contextualizar. Imagine um experimento fatorial com dois fatores (A e B) em
delineamento de blocos. Suponha que a interação seja não significativa. O
modelo maior considerado para os dados é

E(y) = constante+bloco+A+B+A:B,

Se a interação é nula, então eu caio no modelo logo acima desse que é

E(y) = constante+bloco+A+B.

Predição de valores e testes de médias, por exemplo, seriam baseados nesse
modelo menor. Os pesquisadores não foram favoráveis a isso, diziam que não
se pode fazer isso porque a soma de quadrados (SQ) da interação se junta ao
resíduo, deixando ele maior, perdendo poder. Não exatamente. Aumenta-se SQ,
mas aumenta-se os graus de liberdade, o quadrado médio pouco se altera.
Então se o efeito de blocos for nulo pode-se abandonar do modelo? Bem,
discutindo com outras pessoas, conclui que isso não deve ser feito pelo
fato de bloco não representar tão somente um efeito no modelo mas também
uma restrição à casualização na hora de montar o experimento. Por isso
acredito que esse termo não deveria ser abandonado.

Na minha humilde opinião, em pesquisa em agronomia, os blocos têm sido
usados mais como maneira de deixar o experimento mais organizado (no
sentido de layout mesmo) do que cumprir o papel de blocos. Não que esse
seja seu caso. Bem, de qualquer forma, minha sugestão é de manter os blocos
tem todos os modelos.

À disposição.
Walmes.
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