<div dir="ltr">Alisson,<div><br></div><div>Se você espera que a dependência da variável resposta para sua variável quantitativa independente seja linear¹ (ou seja proporcional aos valores intermediários nos intervalos dos valores que você tem nos seus pontos coletados) então o melhor seria tratá-la como variável intervalar e tecnicamente você passou a fazer uma ANCOVA.</div>
<div><br></div><div>Algumas vantagens do ponto de vista "matemático" nessa abordagem são a redução de "perda" de graus de liberdade nos resíduos e maior potência do teste (no fundo você está testando se as funções afim são iguais (hipótese nula) ou diferentes (hipótese alternativa).</div>
<div><br></div><div>Quando esse relacionamento funcional não é possível de fazer, aí um compromisso pode ser feito (tratando os diversos valores quantitativos em fatores) mas lembre-se da questão dos graus de liberdade e que a informação de "distância" do intervalo entre os fatores será perdida, ele considerará o nível do fator para fert=50 apenas diferente de fert=150 e não que eles distam 100 unidades na escala que mede fertilidade.</div>
<div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div>
<div><br></div><div>[1] ou possam ser linearizados por alguma transformação em função do conhecimento do problema, p. ex., como me parece ser o caso na função que você tem fert + fert²</div></div><div class="gmail_extra">
<br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Jul 15, 2013 at 5:52 PM, Alisson Lucrecio <span dir="ltr"><<a href="mailto:alissonluc@yahoo.com.br" target="_blank">alissonluc@yahoo.com.br</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div><div style="font-size:12pt;font-family:times new roman,new york,times,serif"><div style="font-size:12pt"><span>Caro Colegas r-br,</span></div><div style="font-size:12pt"><span><br></span></div><div style="font-size:12pt">
<span>Boa tarde.</span></div><div style="background-color:transparent"><span><br></span></div><div style="background-color:transparent"><span>Nesse exemplo abaixo é certo transformar um dado quantitativo em fator para depois fazer a analise de variância? Obrigado</span></div>
<div style="background-color:transparent"><span><br></span></div><div style="background-color:transparent"><span>Alisson Lucrécio da Costa<br></span></div><div style="background-color:transparent"><br></div><div style="background-color:transparent">
adi <- expand.grid(cult=gl(1,5,la=LETTERS[1]), fert=101)</div><div style="background-color:transparent">fat <-
expand.grid(cult=gl(5,5,la=LETTERS[2:6]), fert=seq(50,150,25))</div><div style="background-color:transparent">da <- rbind(adi, fat)</div><div style="background-color:transparent"><br></div><div style="background-color:transparent">
theta <- c(c(-194.29, -197.26, -197.85, -203.03, -190.20, -190.45),</div><div style="background-color:transparent"> c(9.1797, 8.2686, 8.6437, 9.3438, 8.8773, 8.1872),</div><div style="background-color:transparent">
c(-0.03382, -0.03479, -0.03632, -0.03341, -0.03597, -0.03675))</div><div style="background-color:transparent"><br></div><div style="background-color:transparent">X <- model.matrix(~-1+cult/(fert+I(fert^2)), data=da)</div>
<div style="background-color:transparent">da$eta <- X%*%matrix(theta)</div><div style="background-color:transparent">da$y <- da$eta+rnorm(nrow(da),0,30)</div><div style="background-color:transparent"><br></div><div style="background-color:transparent">
require(lattice)</div><div style="background-color:transparent">xyplot(y~fert|cult, data=da, type=c("p","a"))</div><div style="background-color:transparent"><br></div><div style="background-color:transparent">
da$Fert <- factor(da$fert) #??????</div><div style="background-color:transparent">levels(da$Fert)</div><div style="background-color:transparent">levels(da$cult)</div><div style="background-color:transparent"><br></div>
<div style="background-color:transparent">m0 <- aov(y~cult*Fert, data=da)</div><div style="background-color:transparent"></div><div style="background-color:transparent">anova(m0)</div></div></div><br>_______________________________________________<br>
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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></blockquote></div><br></div>