[R-br] Medidas tomadas em diferentes tempos

[Fernando Souza]

Caros amigos,

tenho um banco de dados organizados da  seguinte forma e gostaria de uma 
opiniao para confirmar se estou procedendo corretamente

 > head(dadosmetabolitos[,1:4])
   ANIMAL TRATAMENTO TEMPO PROTEINA
1      1      0.146                 0          5.70
2      1      0.146                 6          3.37
3      1      0.146               12          4.41
4      1      0.146               24          5.68
5      1      0.146               36          5.37
6      1      0.146               60          6.63

Os tratamentos foram aleatoriamente distribuídos aos animais em um DIC.  
A resposta PROTEINA, foi medida em cada animal em tempos diferentes. 
Estou em dúvida quanto a forma de avaliar este trabalho.  Entendo que as 
medidas tomadas em diferentes tempos no mesmo animal estão 
correlacionadas, por isso estou utilizando o seguinte modelo:
#install.packages("nlme")
library(nlme)
modelo2 <- 
gls(PROTEINA~TRATAMENTO*as.factor(TEMPO),correlation=corAR1(form=~1+TEMPO|Animal),na.action=na.omit,data=dados)

onde TRATAMENTO e TEMPO são fatores uma variável de númerica.

Minha dúvida é a seguinte. Seria melhor eu tratar a variável tempo como 
uma variavel do tipo fator e analisar a interação, ou tratar o tempo 
como uma variável numerica (neste caso uma covariável). O objetivo do 
trabalho é avaliar se a resposta  dos animais submetidos a cada 
tratamento foi influenciada pelo tempo que os animais permaneceram no 
tratamento.

dados<-structure(list(ANIMAL = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, oi
6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L,
8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L,
10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L,
12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 14L,
14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L,
16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L,
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 20L,
20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L), .Label = c("1", "2", "3", "4",
"5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15",
"16", "17", "18", "19", "20"), class = "factor"), TRATAMENTO = 
structure(c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("0.146",
"0.154", "0.182", "0.214"), class = "factor"), TEMPO = c(0L,
6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L,
0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L,
84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L,
60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L,
36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L,
24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L,
12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L,
6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L,
0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L,
84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L,
60L, 84L, 0L, 6L, 12L, 24L, 36L, 60L, 84L), PROTEINA = c(5.7,
3.37, 4.41, 5.68, 5.37, 6.63, 5.39, 7, 4.84, 4.83, 5.81, 5.99,
7.65, 6.16, 5.53, 5.1, 5.99, 5.29, 4.46, 7.31, 6.57, 5.44, 5.45,
3.86, 3.83, 5.15, 6.13, 4.91, 5.96, 5.45, 5.2, 5.54, 4.54, 6.75,
5.84, 5.47, 5.37, 4.67, 3.98, 5.01, 6, 4.05, 6.03, 4.35, 4.32,
4.9, 4.22, 6.27, 5.71, 6.15, 4.4, 4.86, 5.81, 4.91, 6.31, 4.21,
6.74, 4.82, 6.42, 5.69, 5.67, 6.2, 6.13, 5.71, 5.53, 3.75, 4.6,
4.74, 6.26, 5.53, 5.37, 3.54, 5.63, 5.1, 3.4, 5.63, 3.94, 6.62,
5.43, 4.76, 3.69, 3.75, 6.48, 4.71, 6.74, 4.25, 4.11, 4.84, 5.13,
6.74, 4.06, 7.06, 5.69, 4.3, 6.06, 5.47, 6.8, 5.44, 6.63, 5.92,
4.3, 6.31, 5.64, 6.57, 5.03, 5.07, 4.64, 4.64, 4.71, 4.38, 5.52,
4.14, 4.64, 5.75, 4.67, 5.45, 5.1, 6.08, 6.09, 6.32, 3.33, 4.49,
4.69, 5.97, 5.74, 5.25, 5.74, 5.67, 4.37, 5.03, 4.12, 6.02, NA,
6.67, 6.32, 4.64, 4.75, 5.83, 6.06, NA)), .Names = c("ANIMAL",
"TRATAMENTO", "TEMPO", "PROTEINA"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-140L))

-- 
Fernando Antônio de Souza
Zootecnista,Dsc. Nutrição e alimentação animal (UFMG)
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307
e-mail:nandodesouza em gmail.com
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