Saudações,<div>É a primeira vez que escrevo para cá, perdoem-me caso eu quebre alguma norma...</div><div><br></div><div>Eu preciso ver os efeitos de algumas variáveis (contínuas e categóricas) sobre uma variável categórica com quatro níveis. Além disso, os dados estão aninhados em dois grupos, então acho que precisa ser um modelo misto.</div>

<div>Explicando melhor: É um experimento com predação de ninho. A variável-resposta é o tipo de predador ("Ave", "Mamífero", "Desconhecido", "Nenhum"), as variáveis explanatórias são: Local (dois níveis - "Borda" e "Interior"), altura (variável contínua), e densidade (variável contínua, limitada entre 0 e 1 mas que na prática não ultrapassa 0.3). Tem também o fator aleatório "Campanha" (dois níveis, "Outubro" e "Novembro"), que até poderia entrar como variável explanatória, mas que seria melhor usada como fator aleatório porque não estamos interessados na diferença entre as campanhas.</div>

<div>Eu pensei em fazer quatro análises usando cada nível da variável-resposta como uma variável binária e fazer um GLMM com distribuição binomial, MAS seria melhor se desse pra considerar os quatro níveis de uma vez. Talvez um GLMM com distribuição multinomial?</div>

<div><br></div><div>Se alguém tiver alguma sugestão, ficarei imensamente agradecido.</div><div><br></div><div>Att</div><div><br></div><div>- Pavel</div><div><br clear="all"><div><div>-------</div>Pavel Dodonov<br><font size="1">Biologist, PhD student in Ecology and Natural Resources, São Carlos Federal University (UFSCar), SP, Brazil</font><div>

<font size="1"><a href="http://ufscar-br.academia.edu/pdodonov" target="_blank">http://ufscar-br.academia.edu/pdodonov</a><br></font><div><i><b><font size="1">"The highest function of ecology is understanding consequences." - Frank Herbert, Dune, 1965</font></b></i></div>

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