<html>
<head>
<meta content="text/html; charset=windows-1252"
http-equiv="Content-Type">
</head>
<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
<b>Bom dia pessoal,<br>
<br>
Estou tendo problemas em visualizar os resultados de uma
comparação múltipla usando GLM, com o uso MMC plots do pacote HH.
Bom, tenho quatro grupos funcionais de cupins que são humívoros
(humi), ceifadores(ceifa), intermediários (inter) e xilófagos
(xilo) que são meus tratamentos e como variável resposta o número
de ocorrência de espécies de cada grupo (acorr). Para coleta da
variável resposta, fizemos 6 transectos que são as repetições.
Para ver se existe diferença entre os grupos funcionais fiz:</b><br>
<br>
#<br>
mod2<-glm(ocorr~grupo, family="quasipoisson",
data=trat1_90antes)## Um plot(mod2) prévio mostrou que quasipoisson
foi a distribuição mais adequada aos dados que poisson<br>
summary(mod2)<br>
glm(formula = ocorr ~ grupo, family = "quasipoisson", data =
trat1_90antes)<br>
Deviance Residuals: <br>
Min 1Q Median 3Q Max <br>
-1.9148 -0.4946 0.1213 0.4178 1.3813 <br>
Coefficients:<br>
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) <br>
(Intercept) 1.5041 0.1624 9.260 1.13e-08 ***<br>
grupohumi -1.0986 0.3249 -3.382 0.00296 ** <br>
grupointer -0.8979 0.3019 -2.974 0.00750 ** <br>
grupoxilo -0.6568 0.2780 -2.363 0.02838 * <br>
---<br>
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 <br>
(Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.7123377)<br>
Null deviance: 28.663 on 23 degrees of freedom<br>
Residual deviance: 16.889 on 20 degrees of freedom<br>
AIC: NA<br>
Number of Fisher Scoring iterations: 5<br>
anova(mod2, test="Chi") ## Anova do modelo<br>
Analysis of Deviance Table<br>
Model: quasipoisson, link: log<br>
Response: ocorr<br>
Terms added sequentially (first to last)<br>
Df Deviance Resid. Df Resid. Dev Pr(>Chi) <br>
NULL 23 28.663 <br>
grupo 3 11.774 20 16.889 0.0008834 ***<br>
---<br>
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 <br>
plot(mod2)<br>
<br>
##Teste de comparação múltipla<br>
summary(glht(mod2, linfct=mcp(grupo="Tukey")))<br>
<br>
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses<br>
<br>
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts<br>
<br>
Fit: glm(formula = ocorr ~ grupo, family = "quasipoisson", data =
trat1_90antes)<br>
<br>
Linear Hypotheses:<br>
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) <br>
humi - ceifa == 0 -1.0986 0.3249 -3.382 0.00405 **<br>
inter - ceifa == 0 -0.8979 0.3019 -2.974 0.01491 * <br>
xilo - ceifa == 0 -0.6568 0.2780 -2.363 0.08255 . <br>
inter - humi == 0 0.2007 0.3794 0.529 0.95122 <br>
xilo - humi == 0 0.4418 0.3606 1.225 0.60632 <br>
xilo - inter == 0 0.2412 0.3401 0.709 0.89176 <br>
---<br>
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 <br>
(Adjusted p values reported -- single-step method)<br>
<br>
> ##Resultados<br>
> tapply(trat1_90antes$ocorr, trat1_90antes$grupo,mean, na.rm =
TRUE)##Media dos tratamentos<br>
ceifa humi inter xilo <br>
4.500000 1.500000 1.833333 2.333333 <br>
>
tapply(trat1_90antes$ocorr,trat1_90antes$grupo,sd,na.rm=TRUE)/sqrt(tapply(trat1_90antes$ocorr,trat1_90antes$grupo,length))###Erros
padrão da media<br>
ceifa humi inter xilo <br>
0.6708204 0.5000000 0.5426274 0.3333333 <br>
<br>
<b>Aqui tornou-se difícil saber a diferença entre os grupos
funcionais em termos de atribui a, b, c, as médias, então resolvi
fazer uma análise gráfica usando o pacote HH:</b><br>
<br>
> ##Visualizando as comparações<br>
> contrast.1<-<br>
+ if.R(r=glht(mod2, linfct=mcp(grupo="Tukey")),<br>
+ s=multicomp(mod2, plot=FALSE))<br>
> plot(contrast.1)<br>
<br>
<br>
<b>Que me deu um gráfico pouco informativo, porém seguindo o help do
mmc {HH}, encontrei que o gráfico de comparações deveria ser feito
usando as funções glht.mmc e multicomp.mmc, que requerem o uso de
aov(), então fiz:</b><br>
<br>
> <br>
> ## Contraste por mmc<br>
> contrast.aov <- aov(ocorr ~ grupo, data=trat1_90antes)<br>
> contrast.mmc <-<br>
+ if.R(r=glht.mmc(contrast.aov, linfct=mcp(grupo="Tukey")),<br>
+ s=multicomp.mmc(contrast.aov, plot=FALSE))<br>
> plot(contrast.mmc)<br>
> #<br>
<br>
<b>Pois bem, agora tenho a comparação entre os grupos, mas não
utilizando a distribuição de erros quasipoisson e não sei o que
fazer, pois o pacote HH não me permite utilizar os objetos criados
usando glm(), para se fazer as comparações múltiplas. Alguém do
grupo teria alguma sugestão,<br>
<br>
Obrigado,<br>
<br>
Alexandre</b><br>
<br>
<pre class="moz-signature" cols="72">--
Alexandre dos Santos
Engenheiro Florestal, Dr.
Universidade Federal de Lavras
Departamento de Entomologia
Laboratório de Entomologia Florestal
Caixa Postal 3037
37200-000 - Lavras/MG
Fone: +55 (35) 9223-0304 </pre>
</body>
</html>