[R-br] Analise de variância fator com níveis quantitativos

Alisson Lucrecio alissonluc em yahoo.com.br
Terça Julho 23 17:21:36 BRT 2013


Caro Walmes,

Nesse exemplo abaixo, você transformou os dados em fator para depois fazer a aov, assim fico em duvida se devo ou não transformar minha variável quantitativa para fator. Você poderia me explicar com mais detalhes?

Obrigado.

adi <- expand.grid(cult=gl(1,5,la=LETTERS[1]), fert=101)
fat <- expand.grid(cult=gl(5,5,la=LETTERS[2:6]), fert=seq(50,150,25))
da <- rbind(adi, fat)

theta <- c(c(-194.29, -197.26, -197.85, -203.03, -190.20, -190.45),
           c(9.1797, 8.2686, 8.6437, 9.3438, 8.8773, 8.1872),
           c(-0.03382, -0.03479, -0.03632, -0.03341, -0.03597, -0.03675))

X <- model.matrix(~-1+cult/(fert+I(fert^2)), data=da)
da$eta <- X%*%matrix(theta)
da$y <- da$eta+rnorm(nrow(da),0,30)

require(lattice)
xyplot(y~fert|cult, data=da, type=c("p","a"))

da$Fert <- factor(da$fert) #??????
levels(da$Fert)
levels(da$cult)

m0 <- aov(y~cult*Fert, data=da)
anova(m0)
 
Alisson Lucrécio da Costa


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 From: walmes . <walmeszeviani em gmail.com>
To: r-br em listas.c3sl.ufpr.br; Alisson Lucrecio <alissonluc em yahoo.com.br> 
Sent: Tuesday, July 23, 2013 5:10 PM
Subject: Re: [R-br] Analise de variância fator com níveis quantitativos
 


Não existe certo o errado nesse caso. Mas mais ou menos adequado. O modelo à considerar vai depender do dado que você têm, do conhecimento prévio que você tem e da forma que você acredita ser a mais conveniente para discutir os resultados. Minha abordagem seria de usar regressão devido a parcimônia  Dependendo do caso um modelo não linear pode ser atribuído e aí a discussão vai concentrar sobre os parâmetros desse modelo. Como eu disse, não está errado usar um modelo de médias, no entanto, na minha humilde opinião, um modelo de regressão é mais adequado.

À disposição.
Walmes.

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