<html><body><div style="color:#000; background-color:#fff; font-family:times new roman, new york, times, serif;font-size:12pt"><div><span>Ao pedir ajuda, indique no campo assunto algo relacionado a sua dúvida. Evite colocar assunto como: dúvida, pequena ajuda, ajuda ou qualquer outra coisa que não expresse a sua necessidade.</span></div><div style="color: rgb(0, 0, 0); font-size: 16px; font-family: 'times new roman', 'new york', times, serif; background-color: transparent; font-style: normal; "><span><br></span></div><div style="color: rgb(0, 0, 0); font-size: 16px; font-family: 'times new roman', 'new york', times, serif; background-color: transparent; font-style: normal; ">A grande maioria dos emails é para algum tipo de ajuda.</div><div style="color: rgb(0, 0, 0); font-size: 16px; font-family: 'times new roman', 'new york', times, serif; background-color: transparent; font-style: normal; "><br></div><div style="color: rgb(0, 0, 0); font-size:
16px; font-family: 'times new roman', 'new york', times, serif; background-color: transparent; font-style: normal; ">Valeu!</div><div></div><div> </div><div> Fábio Mathias Corrêa<br><br></div><div> Universidade Estadual de Santa Cruz<br>Departamento de Ciências Exatas e da Terra - DCET</div><br><br><div>Campus Soane Nazaré de Andrade, km 16 Rodovia Ilhéus-Itabuna<br>CEP 45662-900. Ilhéus-Bahia</div><div><br><br></div><div>Tel.: 73-3680-5076<br> <div style="font-family: 'times new roman', 'new york', times, serif; font-size: 12pt; "> <div style="font-family: 'times new roman', 'new york', times, serif; font-size: 12pt; "> <div dir="ltr"> <font size="2" face="Arial"> <hr size="1"> <b><span style="font-weight:bold;">De:</span></b> "alanarocha@sapo.pt" <alanarocha@sapo.pt><br> <b><span style="font-weight: bold;">Para:</span></b> R-br@listas.c3sl.ufpr.br <br> <b><span style="font-weight:
bold;">Enviadas:</span></b> Segunda-feira, 26 de Novembro de 2012 9:26<br> <b><span style="font-weight: bold;">Assunto:</span></b> [R-br] uma pequena ajuda para o R<br> </font> </div> <br>Bom dia, peço desculpa pois o script não estava completo.<br>nO que eu teciono fazer é relacionar as variaveis pthi e dose em funça da variavel efactor qu tem dois niveis C e H.<br>pretendo relacionar pthi~dose para o nivel H e outra relação para o nivel C e fazer um grafico que mostre as duas em separado fiz:<br>setwd("G:/SIN/Users/Ana Rua/Ana_trabalho")<br><br>#objectivo:<br>#avaliar a correlação de pthi com DOSE_Cinacalcet, controlando os efeitos da variável GRUPO, que é do tipo fator com dois estados, H e C.<br><br>dados<-read.table("correlacaocinacalcet.csv",header=TRUE,sep=";")<br>dados<br>Doente Grupo Pthi Dose_Cinacalcet<br>1 54020637 H 221.60 1080<br>2
54020698 H 317.00 2790<br>3 54020681 H 412.60 930<br>4 54131227 H 462.00 900<br>5 54030338 H 474.90 930<br>6 54220370 H 547.00 930<br>7 54110496 H 547.50 930<br>8 54110160 H 589.00 930<br>9 54140258 H 709.00 930<br>10 54110468 H 804.90 930<br>11 54130380 H 842.00 930<br>12
54300217 H 855.40 930<br>13 54110542 H 911.50 930<br>14 54300021 H 979.30 930<br>15 54020732 H 1000.00 930<br>16 54300160 H 1054.00 840<br>17 54300040 H 1178.00 900<br>18 54131239 H 1409.00 930<br>19 54140376 H 1579.00 420<br>20 54020303 H 2794.00 1860<br>21 54030135 H 204.00 420<br>22 54140295 H
236.00 2790<br>23 54140011 H 253.00 930<br>24 54210252 H 334.00 930<br>25 54130307 H 358.00 390<br>26 54300160 H 360.80 930<br>27 54210085 H 426.00 930<br>28 54030451 H 494.50 1860<br>29 54020681 H 535.90 900<br>30 54030344 H 594.60 1860<br>31 54110542 H 615.70 900<br>32 54110255 H
659.00 1860<br>33 54110468 H 666.10 900<br>34 54020637 H 705.70 480<br>35 54300040 H 765.20 930<br>36 54300217 H 875.80 930<br>37 54110496 H 953.20 900<br>38 54131239 H 982.00 930<br>39 54300021 H 1275.00 930<br>40 54110160 H 1297.00 900<br>41 54110070 H 1312.00 1440<br>42 54130380 H 1330.00
930<br>43 54020732 H 1388.00 900<br>44 54020303 H 2060.00 2790<br>45 54110386 H 2432.00 900<br>46 54210217 H 63.50 1860<br>47 54110255 H 86.19 1710<br>48 54210104 H 236.00 2040<br>49 54210333 H 249.00 1860<br>50 54300040 H 256.00 390<br>51 54030135 H 265.90 60<br>52 54140295 H 322.70
2790<br>53 54030451 H 354.60 1860<br>54 54110542 H 436.00 930<br>55 54060515 H 458.80 510<br>56 54110468 H 460.40 930<br>57 54210252 H 480.10 930<br>58 54300160 H 480.90 900<br>59 54210085 H 627.80 930<br>60 54110496 H 700.50 930<br>61 54110160 H 700.90 930<br>62 54020732 H 739.90
870<br>63 54030344 H 760.70 1860<br>64 54020681 H 808.60 870<br>65 54300021 H 830.10 900<br>66 54210233 H 883.00 930<br>67 54140326 H 1033.00 390<br>68 54300217 H 1074.00 900<br>69 54210181 H 1138.00 2820<br>70 54130380 H 1145.00 900<br>71 54110070 H 1174.00 1350<br>72 54020637 H 1308.00 870<br>73 54220660
H 1401.00 1860<br>74 54300248 H 1462.00 1860<br>75 54020303 H 1536.00 2700<br>76 54131031 C 76.50 780<br>77 54210217 C 159.30 390<br>78 54210252 C 161.10 780<br>79 54210181 C 268.00 2070<br>80 54300021 C 280.90 390<br>81 54030451 C 364.10 720<br>82 54300160 C 574.30 390<br>83 54110468 C 603.90
390<br>84 54030135 C 651.80 390<br>85 54300255 C 727.10 360<br>86 54110542 C 738.60 390<br>87 54110255 C 745.00 390<br>88 54210233 C 764.50 1170<br>89 54020681 C 771.20 420<br>90 54300217 C 772.30 840<br>91 54140011 C 788.70 540<br>92 54030344 C 807.50 780<br>93 54210085 C 813.60
900<br>94 54110160 C 856.30 780<br>95 54300268 C 865.10 840<br>96 54110070 C 882.70 810<br>97 54140326 C 883.90 540<br>98 54140295 C 916.30 600<br>99 54110496 C 923.70 780<br>100 54210333 C 984.70 780<br>101 54300068 C 1044.00 420<br>102 54210104 C 1084.00 810<br>103 54020637 C 1287.00 2970<br>104
54020732 C 1332.00 390<br>105 54130380 C 1334.00 600<br>106 54210180 C 1401.00 420<br>107 54300248 C 1452.00 390<br>108 54110386 C 2664.00 780<br>109 54020303 C 2980.00 1620<br>110 54300068 C 176.70 390<br>111 54210217 C 217.00 390<br>112 54210104 C 221.60 1080<br>113 54110160 C 369.70 720<br>114 54300160 C 373.00
420<br>115 54030451 C 484.40 840<br>116 54300156 C 512.10 390<br>117 54030135 C 574.50 390<br>118 54210252 C 613.00 780<br>119 54210181 C 613.30 1080<br>120 54130380 C 626.30 840<br>121 54060515 C 706.10 840<br>122 54140326 C 777.30 720<br>123 54030344 C 793.20 780<br>124 54110468 C 819.00 360<br>125 54300255 C 822.60
390<br>126 54110255 C 855.20 390<br>127 54140011 C 861.50 960<br>128 54300021 C 948.70 960<br>129 54110496 C 984.50 660<br>130 54300268 C 1069.00 780<br>131 54140295 C 1130.00 720<br>132 54110070 C 1177.00 780<br>133 54210180 C 1250.00 1170<br>134 54300217 C 1318.00 780<br>135 54210333 C 1382.00 870<br>136 54300248 C 1404.00
570<br>137 54110542 C 1446.00 360<br>138 54210085 C 2230.00 1170<br>139 54110386 C 2577.00 720<br>140 54020303 C 2924.00 1440<br>141 54210180 C 116.80 1080<br>142 54210181 C 229.70 960<br>143 54210217 C 267.90 270<br>144 54210252 C 285.80 690<br>145 54300068 C 311.80 390<br>146 54300156 C 470.20 420<br>147 54110255 C
485.90 390<br>148 54030451 C 526.40 780<br>149 54110374 C 628.10 720<br>150 54110070 C 687.10 780<br>151 54210333 C 702.70 1170<br>152 54030344 C 722.20 840<br>153 54140326 C 765.30 840<br>154 54130380 C 811.80 780<br>155 54300217 C 845.20 720<br>156 54030135 C 853.80 420<br>157 54300255 C 949.30
570<br>158 54210104 C 978.10 780<br>159 54140295 C 1076.00 780<br>160 54300268 C 1240.00 780<br>161 54210085 C 1391.00 1260<br>162 54300248 C 1738.00 780<br><br>grupo<-dados$Grupo<br>pthi<-dados$Pthi<br>dose<-dados$Dose_Cinacalcet<br><br>[1] H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H<br>[38] H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H<br>[75] H C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C<br>[112] C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C<br>[149] C C C C C C C C C C C C C C<br>Levels: C H<br>pthi<br>[1] 221.60 317.00
412.60 462.00 474.90 547.00 547.50 589.00 709.00<br>[10] 804.90 842.00 855.40 911.50 979.30 1000.00 1054.00 1178.00 1409.00<br>[19] 1579.00 2794.00 204.00 236.00 253.00 334.00 358.00 360.80 426.00<br>[28] 494.50 535.90 594.60 615.70 659.00 666.10 705.70 765.20 875.80<br>[37] 953.20 982.00 1275.00 1297.00 1312.00 1330.00 1388.00 2060.00 2432.00<br>[46] 63.50 86.19 236.00 249.00 256.00 265.90 322.70 354.60 436.00<br>[55] 458.80 460.40 480.10 480.90 627.80 700.50 700.90 739.90 760.70<br>[64] 808.60 830.10 883.00 1033.00 1074.00 1138.00 1145.00 1174.00 1308.00<br>[73] 1401.00 1462.00 1536.00 76.50 159.30 161.10 268.00 280.90
364.10<br>[82] 574.30 603.90 651.80 727.10 738.60 745.00 764.50 771.20 772.30<br>[91] 788.70 807.50 813.60 856.30 865.10 882.70 883.90 916.30 923.70<br>[100] 984.70 1044.00 1084.00 1287.00 1332.00 1334.00 1401.00 1452.00 2664.00<br>b[109] 2980.00 176.70 217.00 221.60 369.70 373.00 484.40 512.10 574.50<br>[118] 613.00 613.30 626.30 706.10 777.30 793.20 819.00 822.60 855.20<br>[127] 861.50 948.70 984.50 1069.00 1130.00 1177.00 1250.00 1318.00 1382.00<br>[136] 1404.00 1446.00 2230.00 2577.00 2924.00 116.80 229.70 267.90 285.80<br>[145] 311.80 470.20 485.90 526.40 628.10 687.10 702.70 722.20 765.30<br>[154] 811.80 845.20 853.80
949.30 978.10 1076.00 1240.00 1391.00 1738.00<br>dose<br>[1] 1080 2790 930 900 930 930 930 930 930 930 930 930 930 930 930<br>[16] 840 900 930 420 1860 420 2790 930 930 390 930 930 1860 900 1860<br>[31] 900 1860 900 480 930 930 900 930 930 900 1440 930 900 2790 900<br>[46] 1860 1710 2040 1860 390 60 2790 1860 930 510 930 930 900 930 930<br>[61] 930 870 1860 870 900 930 390 900 2820 900 1350 870 1860 1860 2700<br>[76] 780 390 780 2070 390 720 390 390 390 360 390 390 1170 420 840<br>[91] 540 780 900 780 840 810
540 600 780 780 420 810 2970 390 600<br>[106] 420 390 780 1620 390 390 1080 720 420 840 390 390 780 1080 840<br>[121] 840 720 780 360 390 390 960 960 660 780 720 780 1170 780 870<br>[136] 570 360 1170 720 1440 1080 960 270 690 390 420 390 780 720 780<br>[151] 1170 840 840 780 720 420 570 780 780 780 1260 780<br>levels(grupo)<br>[1] "C" "H"<br><br><br>class(dose) # dose é da classe INTEIRO e pode ser convertido para FATOR na ANOVA<br>dose_real <- as.real(dose) # dose foi convertido para formato de numeros reais<br><br>lm( formula, data, weights, subset, na.action )<br>'formula' - é uma fórmula estatística que indica o
modelo a ser ajustado. Possui a mesma forma básica que foi vista na funções gráficas.<br>'data' - o conjunto de dados (data.frame).<br>'weights' - são os pesos para regressão ponderada.<br>'subset' - um vetor com as condições que definem um sub-conjunto dos dados.<br>'na.acation' - função que especifica o que fazer no caso de observações perdidas (NA). O valor default é 'na.omit' que elimina as linhas (observações) que possuem observações perdidas nas variáveis definidas na fórmula.<br>modelo1<-lm(pthi~dose)<br>modelo1<br>class(modelo1)<br>[1] "lm"<br><br>'pthi ~ dose' indica: modele pthi como função estatística de dose;<br><br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ dose)<br><br>Coefficients:<br>(Intercept) dose<br> 738.3511 0.1177<br><br>summary: a função 'summary' apresenta um resumo do modelo linear com:<br>1.<br>estatísticas descritivas dos resíduos;<br>2.<br>teste t dos
coeficientes de regressão;<br>3.<br>erro padrão da estimativa;<br>4.<br>coeficiente de determinação e coef. de det. ajustado;<br>5.<br>teste F geral do modelo.<br>summary(modelo1)<br>#summario das estatísticas estimadas<br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ dose)<br><br>Residuals:<br> Min 1Q Median 3Q Max<br>-893.70 -363.16 -44.26 236.59 2051.04<br><br>Coefficients:<br> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)<br>(Intercept) 738.35105 84.15885 8.773 2.47e-15 ***<br>dose 0.11766 0.07688 1.530 0.128<br>---<br>Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br><br>Residual standard error: 545.3 on 160 degrees of freedom<br>Multiple R-squared: 0.01443, Adjusted R-squared: 0.008268<br>F-statistic: 2.342
on 1 and 160 DF, p-value: 0.1279<br><br>anova: a função 'anova' apresenta a Tabela de análise de variância, tendo as variáveis preditoras como fatores:<br>anova(modelo1)<br>Analysis of Variance Table<br><br>Response: pthi<br> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br>dose 1 696390 696390 2.3422 0.1279<br>Residuals 160 47571107 297319<br><br>X11() # abre uma nova janela para plotar os graficos (veja no windows)<br>par(col="red")<br>plot(pthi~dose,xlab="dose",ylab="pthi", main="y=738.3511+0.1177dose, p=0.1279")<br>#Adicionar a reta da regressão no gráfico:<br>abline(modelo1)<br><br>'pthi ~ grupo' indica: modele pthi como função estatística de grupo;<br>modelo2 <- lm(pthi~grupo)<br>modelo2<br><br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ grupo)<br><br>Coefficients:<br>(Intercept) grupoH<br> 888.49
-84.84<br><br>summary(modelo2)<br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ grupo)<br><br>Residuals:<br> Min 1Q Median 3Q Max<br>-811.99 -344.45 -94.97 221.10 2091.51<br><br>Coefficients:<br> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)<br>(Intercept) 888.49 58.71 15.134 <2e-16 ***<br>grupoH -84.84 86.28 -0.983 0.327<br>---<br>Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br><br>Residual standard error: 547.6 on 160 degrees of freedom<br>Multiple R-squared: 0.006007, Adjusted R-squared: -0.0002057<br>F-statistic: 0.9669 on 1 and 160 DF, p-value: 0.3269<br><br>anova(modelo2)<br><br>Analysis of Variance Table<br><br>Response: pthi<br> Df Sum Sq
Mean Sq F value Pr(>F)<br>grupo 1 289930 289930 0.9669 0.3269<br>Residuals 160 47977567 299860<br><br>x11()<br>par(col="blue")<br>plot(pthi~grupo,xlab="grupo",ylab="pthi", main="y=88.49-84.84grupo, p=0.1279")<br>#Adicionar a reta da regressão no gráfico:<br>abline(modelo2)<br><br>modelo3 <- lm(pthi~dose+grupo)<br>modelo3<br><br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ dose + grupo)<br><br>Coefficients:<br>(Intercept) dose grupoH<br> 760.1821 0.1729 -159.5969<br>> <br>summary(modelo3)<br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ dose + grupo)<br><br>Residuals:<br> Min 1Q Median 3Q Max<br>-858.70 -322.92 -64.76 219.93 1939.70<br><br>Coefficients:<br> Estimate Std. Error t value
Pr(>|t|)<br>(Intercept) 760.18206 84.59910 8.986 7.13e-16 ***<br>dose 0.17291 0.08286 2.087 0.0385 *<br>grupoH -159.59687 92.60311 -1.723 0.0868 .<br>---<br>Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br><br>anova(modelo3)<br>Analysis of Variance Table<br><br>Response: pthi<br> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br>dose 1 696390 696390 2.3711 0.12559<br>grupo 1 872380 872380 2.9703 0.08675 .<br>Residuals 159 46698728 293703<br>---<br>Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br><br>Residual standard error: 541.9 on 159 degrees of freedom<br>Multiple R-squared: 0.0325, Adjusted R-squared:
0.02033<br>F-statistic: 2.671 on 2 and 159 DF, p-value: 0.07231<br><br>x11()<br>par(col="blue")<br>plot(pthi~dose+grupo,x1lab="dose",x2lab="grupo",ylab="pthi", main="grafico de dispersão")<br>#Adicionar a reta da regressão no gráfico:<br>abline(modelo3)<br>#recta da regressão<br>text("y=760.1821+0.17291dose-159.5969grupo, p=0.07231")<br><br><br>modelo4 <- lm(pthi~dose*grupo)<br>modelo4<br><br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ dose * grupo)<br><br>Coefficients:<br>(Intercept) dose grupoH dose:grupoH<br> 593.0182 0.3982 125.6516 -0.3258<br><br>summary(modelo4)<br>Call:<br>lm(formula = pthi ~ dose * grupo)<br><br>Residuals:<br> Min 1Q Median 3Q Max<br>-1149.24 -343.87 -81.02 209.53 1940.74<br><br>Coefficients:<br>
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)<br>(Intercept) 593.0182 124.0998 4.779 4.01e-06 ***<br>dose 0.3982 0.1481 2.689 0.00794 **<br>grupoH 125.6516 180.9915 0.694 0.48855<br>dose:grupoH -0.3258 0.1781 -1.830 0.06920 .<br>---<br>Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br><br>Residual standard error: 538 on 158 degrees of freedom<br>Multiple R-squared: 0.05257, Adjusted R-squared: 0.03458<br>F-statistic: 2.923 on 3 and 158 DF, p-value: 0.03575<br><br>anova(modelo4)<br>Analysis of Variance Table<br><br>Response: pthi<br> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br>dose 1 696390 696390 2.4061 0.12287<br>grupo
1 872380 872380 3.0141 0.08449 .<br>dose:grupo 1 968840 968840 3.3474 0.06920 .<br>Residuals 158 45729888 289430<br>---<br>Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br><br>x11()<br>par(col="blue")<br>plot(pthi~dose*grupo,x1lab="dose",x2lab="grupo",ylab="pthi", main="grafico de dispersão")<br>#Adicionar a reta da regressão no gráfico:<br>abline(modelo4)<br>obrigada desde já<br> CumprimenosAnaRocha<br><br><br>_______________________________________________<br>R-br mailing list<br><a ymailto="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br><a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia"
target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br><br> </div> </div> </div></div></body></html>