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 p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
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<div class=Section1>

<p class=MsoNormal><b>Boa tarde pessoal,<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b><o:p> </o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b>        Tenho uma váriavel resposta binomial chamada Infestação
(1 presença e 0 ausência de insetos) e dois fatores qualitativos que são
vegetação (pastagem e floresta) e altitude (alta e baixa), além de parcelle que
são as repetições no campo. Gostaria de fazer contrastes utilizando glm (family=binomial),
então primeiro eu fiz:<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal>> m.full<-glm(Infestacao~Altitude*Vegetation*Parcelle,
data=H.termes, family="binomial"<span lang=EN-US>)# Modelo completo</span><o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Mensagens de aviso perdidas:<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>In model.matrix.default(mt, mf, contrasts)
:<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>  variable 'Altitude' converted to a factor<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><b>Já fiquei preocupado com essa mensagem, mais de qualquer
maneira Altitude é um fator mesmo, então fiz:<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>> summary(m.full)<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Call:<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal>glm(formula = Infestacao ~ Altitude * Vegetation * Parcelle,
<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>    <span lang=EN-US>family = "binomial", data =
H.termes)<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Deviance Residuals: <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>    Min       1Q   Median       3Q     
Max  <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>-1.0793  -0.4643  -0.4542  -0.2530  
2.6296  <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Coefficients:<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>                                        </span>Estimate
Std. Error z value Pr(>|z|)    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>(Intercept)                              -3.2454     0.6030 
-5.382 7.36e-08 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitudebaixa                             3.0243    
0.6322   4.784 1.72e-06 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Vegetationpature                          0.9997    
0.9678   1.033  0.30161    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Parcelle                                  0.5115    
0.2564   1.995  0.04602 *  <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitudebaixa:Vegetationpature           -3.0214     1.0505 
-2.876  0.00403 ** <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitudebaixa:Parcelle                   -0.5256     0.2669 
-1.969  0.04893 *  <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Vegetationpature:Parcelle                -0.9048     0.4561 
-1.984  0.04729 *  <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitudebaixa:Vegetationpature:Parcelle   0.9421    
0.5024   1.875  0.06073 .  <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>---<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001
‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’
1 <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>(Dispersion parameter for binomial family
taken to be 1)<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>    Null deviance: 1578.6  on 1532  degrees
of freedom<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Residual deviance: 1317.2  on 1525  degrees
of freedom<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>AIC: 1333.2<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Number of Fisher Scoring iterations: 5<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><b>Não tem superdispersão então fiz uma anova:<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>> anova(m.full,test="Chi")<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Analysis of Deviance Table<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Model: binomial, link: logit<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Response: Infestacao<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Terms added sequentially (first to last)<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>                             Df Deviance
Resid. Df Resid. </span>Dev P(>|Chi|)    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>NULL                                          1532    
1578.6              <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitude                      1   94.613      1531    
1484.0   < 2e-16 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Vegetation                    1  154.761      1530    
1329.2   < 2e-16 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Parcelle                      1    0.248      1529    
1329.0   0.61866    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitude:Vegetation           1    6.511      1528    
1322.5   0.01072 *  <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitude:Parcelle             1    1.195      1527     1321.3  
0.27440    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Vegetation:Parcelle           1    0.491      1526    
1320.8   0.48328    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitude:Vegetation:Parcelle  1    3.577      1525    
1317.2   0.05857 .  <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>---<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’
0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Mensagens de aviso perdidas:<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>In model.matrix.default(object, data =
list(Infestacao = c(0, 0,  :<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>  variable 'Altitude' converted to a factor<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><b>Então fui reduzindo o modelo ate restarem as variáveis
significativas, sendo:<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b><o:p> </o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>> anova(m3,test="Chi")<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Analysis of Deviance Table<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal>Model: binomial, link: logit<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal>Response: Infestacao<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Terms added sequentially (first to last)<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>                    Df Deviance Resid. Df
Resid. </span>Dev P(>|Chi|)    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>NULL                                 1532    
1578.6              <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitude             1   94.613      1531     1484.0   <
2e-16 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Vegetation           1  154.761      1530     1329.2   <
2e-16 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Parcelle             1    0.248      1529     1329.0  
0.61866    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitude:Vegetation  1    6.511      1528     1322.5  
0.01072 *  <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>---<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’
0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Mensagens de aviso perdidas:<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>In model.matrix.default(object, data =
list(Infestacao = c(0, 0,  :<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>  variable 'Altitude' converted to a factor<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal>> summary(m3) <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal>Call:<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>glm(formula = Infestacao ~ Altitude + Vegetation + Parcelle
+ <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>    <span lang=EN-US>Altitude:Vegetation, family =
"binomial", data = H.termes)<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Deviance Residuals: <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>    Min       1Q   Median       3Q     
Max  <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>-1.0824  -0.4636  -0.4554  -0.3072  
2.4807  <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Coefficients:<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>                               </span>Estimate
Std. Error z value Pr(>|z|)    <o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>(Intercept)                    -2.20627    0.23768  -9.283 
< 2e-16 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal>Altitudebaixa                   1.91926    0.21846   8.785 
< 2e-16 ***<o:p></o:p></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Vegetationpature               -0.83836   
0.36768  -2.280  0.02260 *  <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Parcelle                        0.01484   
0.06585   0.225  0.82173    <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Altitudebaixa:Vegetationpature -1.10337   
0.41007  -2.691  0.00713 ** <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>---<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001
‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’
1 <o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>(Dispersion parameter for binomial family
taken to be 1)<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>    Null deviance: 1578.6  on 1532  degrees
of freedom<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Residual deviance: 1322.5  on 1528  degrees
of freedom<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>AIC: 1332.5<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Number of Fisher Scoring iterations: 5<o:p></o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal>  <b>Então posso deduzir, se é que agora fiz tudo certo, que
a variável resposta é diferente entre altitude alta e baixa e entre vegetação de
pastagem e floresta,  agora gostaria de comparar altitude alta com as
diferentes vegetações, só que não entendi porque a análise separou Vegetationbaixa
e Vegetationpaturage e também não sei que fator a análise fixou no intercepto,<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b>Alguém saberia me explicar o que posso estar fazendo de
errado,<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b>Obrigado,<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p>

<p class=MsoNormal><b>Alexandre dos Santos<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b>Ingenieur forestier, Msc.<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b>INRA- Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP)<o:p></o:p></b></p>

<p class=MsoNormal><b><span lang=EN-US>Domaine Saint-Paul<br>
Site Agroparc <br>
84914 -  Avignon - France<br>
Tél. : +33 (0)6 87 95 16 29<o:p></o:p></span></b></p>

<p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p>

</div>

</body>

</html>