<div dir="ltr">Saudações a todos!<div>No mês passado, solicitei um auxílio sobre como analisar os dados de um<span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"> experimento  realizado com explantes de bananeiras considerando três fatores. Na ocasião descrevi o problema mais ou menos da seguinte forma (ocorreram algumas mudanças):</span></div><div><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br></span></div><div><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">"<i>Experimento  realizado com explantes de bananeiras considerando três fatores:</i></span><font face="arial, sans-serif"><i><br></i></font><div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><i>1. Genótipo, com dois níveis;</i></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><i>2. Meio,  com sete níveis;</i></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><i>3. Tipo de corte, com oito níveis.</i></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><i>O objetivo é verificar qual tipo de corte induziu melhor o explante na formação do embrião considerando os setes meios e os dois genótipos.</i></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><i>Para isso foram preparadas duas placas (caracterizando o número de repetições) com uma quantidade de explantes idênticos de acordo com o corte e o genótipo (esta quantidade de explantes em cada placa variou de 6 a 11). Cada placa com estes explantes foi introduzida nos sete diferentes meios. As respostas foram obtidas registrando-se, em relação ao total de cada placa, quantos explantes oxidaram, quantos formaram calos, quantos não desenvolveram, etc.</i></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><i>Os dados com uma variável resposta está neste link:</i></div></div></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><i><br></i></div><div style><font face="arial, sans-serif"><i><a href="https://www.dropbox.com/s/ci4u8c4vn4cmk4l/dados.txt?dl=0">https://www.dropbox.com/s/ci4u8c4vn4cmk4l/dados.txt?dl=0</a>  </i>"</font><br></div><div style><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div style><font face="arial, sans-serif">Obtive retorno do Walmes que contribui com valiosas sugestões. </font></div><div style><font face="arial, sans-serif"><b>O que preciso agora é realizar o desdobramento de interações duplas e triplas utilizando "glm"</b>. </font></div><div style><font face="arial, sans-serif">No CRM abaixo, apenas a interação dupla foi significativa. Porém, tenho outras variáveis neste experimento cuja interação tripla foi significativa e será necessário também desdobrar.</font></div><div style><font face="arial, sans-serif">Na busca que fiz, encontrei apenas comandos de desdobramentos para modelos ajustados com "aov".</font></div><div style><font face="arial, sans-serif">Antecipadamente, agradeço quem possa contribuir.</font></div><div style><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div style><font face="arial, sans-serif">Maurício</font></div><div style><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div style><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div style><div style><font face="arial, sans-serif">dados = read.table("dados.txt",header=TRUE, sep="\t")</font></div><div style><font face="arial, sans-serif">str(dados)</font></div><div style><font face="arial, sans-serif">attach(dados)</font></div><div style><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div style><font face="arial, sans-serif"># Modelo fatorial completo, glm (quasi)binomial para variável resposta "n_ex_ox"</font></div><div style><font face="arial, sans-serif">model1 = glm(cbind(good=n_ex_ox, bad=n_explant-n_ex_ox)~genotipo*meio*tipo, data=dados, family=quasibinomial)</font></div><div style><font face="arial, sans-serif">anova(model1,test="F")</font></div><div style><font face="arial, sans-serif">summary(model1)</font></div><div style><br></div></div></div>