<font face="trebuchet ms,sans-serif">Usar covariate_average=TRUE não muda nada, pois afinal de contas, como Ivan mencionou, não tem covariável no modelo. Por outro lado, interaction_average=TRUE deve ser usado se você quer contrastar níveis de fator principal havendo interações envolvendo este no modelo, mesmo elas não sendo significativas. Declarar como FALSE está assumindo como 0 as estimativas e portanto desconsiderando o erro-padrão delas também. No caso da interação ser não significativa você pode abandonar o termo interação, ajustar modelo só com efeitos principais. O fato dos valores da anova (F) e do contraste (t) estarem um de cada lado do 0.05 é um dos problemas da inferência baseada em p-valor. Assim como um F pode apontar diferenças e um teste de comparações não apontar, o contrário também pode ocorrer. Na minha humilde opinião, olhar para o p-valor e dicotomizar em água > 0.05 e vinho < 0.05 deixa de ser estatística e vira matemática. Se for pra seguir a risca a filosofia procedural, você só vai para o teste após permissão da anova. Segue CMR para mostrar a função linear definida pelo interaction_average=TRUE e a análise após abandono de termos.<br>
<br><span style="font-family:courier new,monospace">ganho1 <-<br>structure(list(Animal = c(25L, 38L, 42L, 50L, 53L, 18L, 22L,<br>34L, 41L, 44L, 48L, 2L, 12L, 14L, 39L, 46L, 4L, 5L, 21L, 26L,<br>49L, 3L, 32L, 37L, 43L, 47L, 8L, 15L, 30L, 40L, 1L, 17L, 23L,<br>
28L, 7L, 9L, 19L, 35L), Gest = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L,<br>1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,<br>3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,<br>4L), .Label = c("0", "100", "130", "140"), class = "factor"),<br>
    Manej = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,<br>    2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,<br>    1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1",<br>    "2"), class = "factor"), PVINICIAL = c(36.5, 37, 25.6, 30.3,<br>
    30.1, 27.3, 31, 25.1, 32.5, 29.6, 35, 40, 34.3, 33.8, 33.7,<br>    31.4, 40, 32.3, 34.5, 29.5, 39.7, 38, 33.2, 34.5, 34.8, 31.3,<br>    29.2, 32, 30.5, 27.5, 37, 32, 36.5, 40.6, 35.1, 29.8, 36.2,<br>    28.6)), .Names = c("Animal", "Gest", "Manej", "PVINICIAL"<br>
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -38L))<br><br>names(ganho1) <- tolower(names(ganho1))<br>str(ganho1)<br><br>library(multcomp)<br>library(doBy)<br>library(car)<br>library(reshape)<br><br>cast(manej~gest, data=ganho1, margins=TRUE)<br>
<br>xyplot(pvinicial~manej, groups=gest, ganho1, type=c("p","a"))<br>xyplot(pvinicial~gest, groups=manej, ganho1, type=c("p","a"))<br><br>analise <- lm(pvinicial~manej*gest,data=ganho1)<br>
par(mfrow=c(2,2)); plot(analise); layout(1)<br><br>anova(analise)<br>Anova(analise, type="II")<br>Anova(analise, type="III")<br>drop1(analise, scope=.~., test="F")<br><br>summary(analise)<br>
<br>g <- glht(analise, linfct=mcp(manej="Tukey",<br>                     interaction_average=TRUE,<br>                     covariate_average=TRUE))<br><br>g$linfct # função linear definida pelos argumentos usados<br>
         # é o contraste para efeito principal<br>summary(g)<br><br>X <- popMatrix(analise, effect="manej")<br>X<br><br>cbind(c(X[2,]-X[1,]), c(g$linfct)) # exatamente como se faz "na mão"<br>summary(glht(analise, linfct=rbind(X[2,]-X[1,])))<br>
<br>ana <- update(analise, .~manej+gest)<br>anova(ana)<br>summary(ana)<br><br>g <- glht(ana, linfct=mcp(manej="Tukey"))<br>summary(g)<br></span><br>À disposição.<br>Walmes.<br><br clear="all"></font><div><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">==========================================================================</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">
<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes Marques Zeviani</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">
<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">fone: (+55) 41 3361 3573</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">
<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">VoIP: (3361 3600) 1053 1173</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">e-mail: <a href="mailto:walmes@ufpr.br" target="_blank">walmes@ufpr.br</a><br>
skype: walmeszeviani<br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"></span><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">twitter: @walmeszeviani</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/%7Ewalmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a></span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">
<span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">linux user number: 531218</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">==========================================================================</span><br>
</div><br>