Pessoal,<div><br></div><div>Enviei um artigo e script para o Marcelo, tratando do assunto que ele mencionou.</div><div>Enviei, também, para a lista, mas foi retida por problema de tamanho.</div><div>Se alguém mais se interessar, favor entrar em contato direto.</div>
<div>Luiz Roberto</div><div><br clear="all"><div><div>Luiz Roberto Martins Pinto<br>Prof. Pleno/DCET/UESC<br><br><a href="mailto:luizroberto.uesc@gmail.com" target="_blank">luizroberto.uesc@gmail.com</a><br>skype: lrmpinto</div>

<div><a href="http://lattes.cnpq.br/2732314327604831" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/2732314327604831</a> <br><br><br></div></div>
<br><br><div class="gmail_quote">Em 12 de março de 2013 11:32, Marcelo Laia <span dir="ltr"><<a href="mailto:marcelolaia@gmail.com" target="_blank">marcelolaia@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Colega,<br>
<br>
A dias que venho lendo a respeito de como realizar uma análise de<br>
medidas repetidas no tempo. Encontrei uma farta bibliografia e<br>
diversas sugestões de como fazer.<br>
<br>
Eis um dado mínimo:<br>
<br>
datafilename="<a href="http://dl.dropbox.com/u/34009642/Dados_Omissao.csv" target="_blank">http://dl.dropbox.com/u/34009642/Dados_Omissao.csv</a>"<br>
data.min <- read.table(datafilename, header=T, sep="\t", dec=",")<br>
head(data.min)<br>
data.min <- within(data.min, {<br>
  Clone <- factor(Clone)<br>
  Tempo <- factor(Tempo)<br>
  Trat <- factor(Trat)<br>
  Planta <- factor(Planta)<br>
})<br>
summary(data.min)<br>
<br>
A partir desses dados e do que eu li, tentei:<br>
<br>
dados_omissao_h.aov <- aov(h ~ Clone * Trat * Tempo + Error(Planta), data<br>
= data_min) # <a href="http://tinyurl.com/bjlas86" target="_blank">http://tinyurl.com/bjlas86</a><br>
<br>
Esse <a href="http://pealco.net/2009/01/30/repeated-measures-anova-in-r.html" target="_blank">http://pealco.net/2009/01/30/repeated-measures-anova-in-r.html</a> dá<br>
outra abordagem.<br>
<br>
Eu também rodei o código abaixo.<br>
<br>
library(nlme)<br>
lme(h ~ Clone+Trat+Tempo,random=~1|Planta,data=data.min) #<br>
<br>
Ainda li os textos seguintes:<br>
<br>
<a href="http://egret.psychol.cam.ac.uk/statistics/R/anova.html#8.4" target="_blank">http://egret.psychol.cam.ac.uk/statistics/R/anova.html#8.4</a><br>
<br>
<a href="http://egret.psychol.cam.ac.uk/statistics/R/enteringdata.html#reshape" target="_blank">http://egret.psychol.cam.ac.uk/statistics/R/enteringdata.html#reshape</a><br>
<br>
<a href="http://www.psych.yorku.ca/cribbie/6130/ex14_rscript.R" target="_blank">http://www.psych.yorku.ca/cribbie/6130/ex14_rscript.R</a><br>
<br>
No entanto, sinceramente, não sei qual abordagem utilizar nos nossos<br>
dados. Desejamos verificar se há diferenças entre clones, entre<br>
tratamentos, a interação clone tratamento e a evolução ao longo do<br>
tempo das variáveis. Ainda, há plantas que morreram ao longo do<br>
experimento devido ao próprio tratamento. E ainda tem a dica do Wlames<br>
no ridiculas para dados binomial!<br>
<br>
Alguma sugestão?<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
--<br>
Marcelo<br>
Brasil (Brazil, for English Speakers)<br>
Linux user number 487797<br>
_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
<a 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>
</font></span></blockquote></div><br></div>