[R-br] Sugestões sobre a melhor abordagens estatística

Segunda Junho 9 15:12:16 BRT 2014

Walmes,

Boa tarde.

Tenho o efeito fixo para tratamento com sete níveis, os quais são: com n
itrogénio; sem nitrogénio; (estirpe de rizóbioum) CIAT 899 ; UFLA 02-100;
UFLA 02-127; UFLA 02-68 e UFLA 04-195.

Tenho o efeito de Local com 10 níveis, os quais são: Lavras; Lavras2; Patos
de Minas; Patos de Minas2; PO; PO2; Bambui; GM; Luminarias e Pitangui.

Patos de Minas e Bambui foram irrigados e cultivados na estação Seca. Patos
de Minas2 e Pitangui foram irrigados e cultivados na estação Inverno.
Lavras, GM, Luminarias e PO2 foram cultivados sem irrigação e na estação
Águas. PO e Lavras2 foram cultivados sem irrigação e na estação Seca.

Existe também um efeito de nivel tecnológico onde Patos de Minas, Bambui,
Patos de Minas2 e Pitangui foi 4. Para Lavras, Lavras2, PO, Luminarias foi
2. Para GM foi 4. Para PO2 foi 3.

Além disso o Local GM foi cultivado com Plantio Direto.

Criei o modelo abaixo, mas testou com duvida em como inserir o efeito de
Irrigação, Nível Tecnológico, Safra e Preparo do Solo no Modelo.

lmer1 <- lmer(RG ~ Tratamento + ??? + (1 + Tratamento | Local ), data =
estirpe, control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=40000)))

Você poderia me ajudar?

Obrigado.

'data.frame':	280 obs. of  15 variables:
 $ Tratamento: Factor w/ 7 levels "T_CN","T_SN",..: 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 ...
 $ Local     : Factor w/ 10 levels "Lavras","Lavras2",..: 3 3 3 3 3 3
3 3 3 3 ...
 $ Bloco     : Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...
 $ Irrigacao : Factor w/ 2 levels "Sem","Com": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ NT        : Factor w/ 3 levels "2","3","4": 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
 $ Safra     : Factor w/ 3 levels "Seca","Aguas",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Prep_Solo : Factor w/ 2 levels "CO","PD": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

 $ MSPA      : num  21.5 19.2 27.1 21.4 11.1 ...
 $ NN        : int  255 136 136 186 129 79 84 130 242 106 ...
 $ MSN       : num  0.63 1.05 0.53 0.48 0.31 0.13 0.25 0.33 0.56 0.32 ...
 $ ANPA      : num  386 520 758 450 367 ...
 $ V.P       : num  13.8 9.9 6.1 9.8 3.7 5.1 9 7 7.2 7.4 ...
 $ S.V       : num  5.17 5.09 4.97 4.84 4.41 4.57 4.34 4.9 4 4.45 ...
 $ RG        : num  1362 1550 1925 1612 525 ...
 $ ANG       : num  24.5 41.9 53.9 33.9 17.3 ...

2014-05-26 14:22 GMT-03:00 walmes . <walmeszeviani em gmail.com>:

> Já antecipado que a escolha do rizóbium é dentro de cada local, poderia-se
> fazer uma análise por local com o efeito de estirpe, nitrogênio e
> tratamento (e as interações) no preditor (modelo de fatorial triplo). No
> entanto, uma análise conjunta também pode ser feita, o que considero
> melhor, pois permite "empréstimo de informação" entre os locais. Acaba-se
> caindo em modelo de efeitos mistos ao considerar efeito de parcela dentro
> de local, local e/ou bloco dentro de local como aleatórios. Para as
> respostas que são contagens (suporte nos inteiros não negativos) vale
> considerar a Poisson como candidata (candidata pois nem tudo que é contagem
> é Poisson), no entanto, análise sob uma transformação da resposta também
> pode ser conduzida. A vantagem da análise conjunta é verificar a existência
> de interação (se estirpe depende de local) e ser mais poderosa dado aumento
> do número de observações (que informam sobre os efeitos).
>
> Walmes.
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Alisson Lucrecio da Costa
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