<div dir="ltr">Prezados, bom dia!<div><br></div><div>Tenho os seguintes dados:</div><div><br></div><div><div>gnexpo <- structure(list(celula = structure(c(7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, </div><div>7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, </div><div>7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, </div><div>7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, </div><div>7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, </div><div>8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, </div><div>8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, </div><div>8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, </div><div>8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, </div><div>5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, </div><div>5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, </div><div>5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, </div><div>5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, </div><div>6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, </div><div>6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, </div><div>6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, </div><div>6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, </div><div>9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, </div><div>9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, </div><div>9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, </div><div>9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, </div><div>12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, </div><div>12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, </div><div>12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, </div><div>12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, </div><div>12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, </div><div>13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, </div><div>13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, </div><div>13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, </div><div>13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, </div><div>13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, </div><div>10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, </div><div>10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, </div><div>10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, </div><div>10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, </div><div>10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, </div><div>11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, </div><div>11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, </div><div>11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, </div><div>11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, </div><div>11L, 11L, 11L, 11L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, </div><div>14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, </div><div>14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, </div><div>14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, </div><div>14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, </div><div>14L, 14L, 14L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("cd14il10", "cd14il12", "cd14TGFb", </div><div>"cd14TNFa", "cd4il10", "cd4il17", "cd4il4", "cd4il6", "cd4infg", </div><div>"cd8il10", "cd8il17", "cd8il4", "cd8il6", "cd8infg"), class = "factor"), </div><div>    tratamento = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L), .Label = c("sangue", "sangueesp", "sangueesplei", </div><div>    "sanguelei"), class = "factor"), sujeito = structure(c(1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, </div><div>    13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, </div><div>    11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, </div><div>    8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, 2L, 3L, 4L, </div><div>    5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 1L, </div><div>    2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, </div><div>    15L, 16L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", </div><div>    "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16"), class = "factor"), </div><div>    ybox = c(NA, -2.69292076130798, -1.7308938232588, -2.71897413664256, </div><div>    -2.52195729242333, -2.07143460646478, -2.28616618805722, </div><div>    -2.23934403380362, -1.5816386015359, -1.45531244494296, NA, </div><div>    -1.78763628106266, -1.78763628106266, NA, -1.67799460050211, </div><div>    -2.05420193782142, NA, -2.69292076130798, -2.00495057061834, </div><div>    NA, -2.52195729242333, -2.39220210880234, -2.02098207859771, </div><div>    -2.21718134741238, -2.20638335201612, NA, -1.90186608973923, </div><div>    -1.96640375569663, NA, NA, -2.17503854559032, -2.13546702289896, </div><div>    NA, -2.4374515925038, -2.37786948402795, NA, -4.34782608695652, </div><div>    -2.66817235203095, NA, -1.93700472646838, -2.39220210880234, </div><div>    NA, NA, NA, NA, NA, -2.19576462068308, -2.13546702289896, </div><div>    NA, NA, -2.17503854559032, -2.42197056348201, -2.22816571976642, </div><div>    -2.37786948402795, -1.95893989862709, -2.71897413664256, </div><div>    -1.67799460050211, -1.7308938232588, NA, NA, NA, -1.84893147202209, </div><div>    -1.84893147202209, -2.20638335201612, NA, 2.29386873816499, </div><div>    1.01505310461186, 1.59806601020187, 1.70359042610938, 0.629371021625038, </div><div>    1.89488135689716, 1.34173827270132, 1.97933615752285, 1.32950237522194, </div><div>    1.80954049266222, 0.544292233915625, 2.58628244712855, 2.60920818919467, </div><div>    1.96791029953215, 1.37792682396749, NA, 2.42730191595763, </div><div>    0.918037037053, 1.43659188396698, 1.52650689488233, 0.780499053243246, </div><div>    1.95064066159234, 1.35791699022796, 2.0629046336914, 1.93612722331712, </div><div>    1.57334871090689, 0.402847055658559, 2.14819950257032, 2.60090083364325, </div><div>    1.65670196502143, 1.43659188396698, NA, 2.10868691208822, </div><div>    1.21518877022432, 1.1617541378147, 1.3376694301362, 0.610168122899425, </div><div>    1.96504299434836, 1.3376694301362, 2.02991623442824, 1.15267768767035, </div><div>    0.91276233665236, 0.177480055692309, 2.21231887578234, 1.79072828872115, </div><div>    1.62934834431764, 1.40555319415085, NA, 2.0629046336914, </div><div>    1.17527566321877, 1.36995100720572, 1.6702237928893, 0.262246858924378, </div><div>    1.59455599161021, 1.44043274603715, -1.4953647932855, 1.05902858248096, </div><div>    0.875334134463397, 0.114818592199316, 2.3745242548625, 2.31314212920843, </div><div>    1.88592320743286, 1.42114242322365, -1.4953647932855, -2.71897413664256, </div><div>    -1.99707061963371, -4.34782608695652, -4.34782608695652, </div><div>    -2.06276388770908, -1.83626720563971, -1.80550931322309, </div><div>    -2.40689528336595, -2.31097837032429, -2.1853184563932, -1.7308938232588, </div><div>    -2.06276388770908, NA, -2.66817235203095, -2.13546702289896, </div><div>    NA, -2.69292076130798, -2.64458778082735, -2.40689528336595, </div><div>    -4.34782608695652, -2.08021732374643, -2.66817235203095, </div><div>    -2.71897413664256, -1.67799460050211, NA, -1.78763628106266, </div><div>    -1.99707061963371, NA, NA, -2.19576462068308, -2.28616618805722, </div><div>    NA, -2.71897413664256, -2.64458778082735, -2.69292076130798, </div><div>    -4.34782608695652, -4.34782608695652, -1.41703514811409, </div><div>    -2.06276388770908, -1.38036185998819, NA, -1.34514600593702, </div><div>    NA, -2.08021732374643, -1.24705599641255, -2.1853184563932, </div><div>    -2.46973767079137, NA, -2.45336438654387, -4.34782608695652, </div><div>    -4.34782608695652, -2.80686212698278, -2.40689528336595, </div><div>    -2.6220484374455, -2.71897413664256, -1.7308938232588, -2.07143460646478, </div><div>    -1.7308938232588, NA, NA, -2.08911542185436, -1.84893147202209, </div><div>    -2.15495397463673, NA, -2.22816571976642, -1.7308938232588, </div><div>    -2.66817235203095, -2.52195729242333, -1.53739362224875, </div><div>    -4.34782608695652, -2.01292026207036, -1.78763628106266, </div><div>    -2.52195729242333, -1.67799460050211, -1.7308938232588, -1.9739467612432, </div><div>    NA, -2.37786948402795, -1.34514600593702, NA, -1.95155330658925, </div><div>    -2.64458778082735, -1.78763628106266, -2.10727211374119, </div><div>    -1.94424216534924, -4.34782608695652, -2.69292076130798, </div><div>    -1.7308938232588, NA, -1.95155330658925, NA, NA, NA, NA, </div><div>    -1.7308938232588, NA, -2.08911542185436, -2.35020867465772, </div><div>    -2.06276388770908, -2.80686212698278, -2.21718134741238, </div><div>    -1.87492464519061, -2.08021732374643, -1.8618143278143, NA, </div><div>    NA, -2.22816571976642, NA, NA, -2.03739213457179, -1.83001441700635, </div><div>    NA, -0.675361229952281, -2.15495397463673, -1.86834047734623, </div><div>    -2.54052969919257, -2.21718134741238, -2.35020867465772, </div><div>    -2.08911542185436, -2.08021732374643, -2.10727211374119, </div><div>    -1.27859646831934, -1.38036185998819, -1.00235979040798, </div><div>    -1.00235979040798, -1.15837435544212, -2.15495397463673, </div><div>    NA, -4.34782608695652, -2.64458778082735, -4.34782608695652, </div><div>    -4.34782608695652, -4.34782608695652, -4.34782608695652, </div><div>    -2.4374515925038, -2.19576462068308, -2.50399662742379, NA, </div><div>    -2.2623152494604, -1.93700472646838, NA, -4.34782608695652, </div><div>    -2.25072434606231, NA, -4.34782608695652, -4.34782608695652, </div><div>    -2.69292076130798, -2.52195729242333, -2.39220210880234, </div><div>    -4.34782608695652, NA, -2.1853184563932, NA, NA, -2.37786948402795, </div><div>    NA, NA, -2.39220210880234, -2.71897413664256, NA, -4.34782608695652, </div><div>    -4.34782608695652, -2.69292076130798, -2.80686212698278, </div><div>    -2.66817235203095, -4.34782608695652, -4.34782608695652, </div><div>    -1.95893989862709, NA, NA, NA, -1.78763628106266, -1.83626720563971, </div><div>    -2.66817235203095, -2.27412592309772, NA, -2.40689528336595, </div><div>    -2.64458778082735, -2.71897413664256, -2.54052969919257, </div><div>    -2.19576462068308, -4.34782608695652, -4.34782608695652, </div><div>    -1.95893989862709, -1.95155330658925, NA, NA, NA, -4.34782608695652, </div><div>    -2.71897413664256, NA, NA, -0.846625250115866, -0.424146292887046, </div><div>    -1.05165266989135, -0.278371048130955, -1.24705599641255, </div><div>    -0.978598328138476, -0.978598328138476, -0.382587090747639, </div><div>    -0.623794941549055, NA, -0.410129619681842, -0.955384996473032, </div><div>    -1.5816386015359, -1.45531244494296, -0.711134555233659, </div><div>    NA, -1.4953647932855, -1.10354472792737, -0.558555816099048, </div><div>    -0.481958704693426, -0.846625250115866, -0.657903436683406, </div><div>    -0.542819523945636, -0.623794941549055, NA, -0.542819523945636, </div><div>    NA, -0.265954948927854, -0.910492044990005, -1.31126094846664, </div><div>    -0.846625250115866, NA, -2.32377374500676, -1.0267000794542, </div><div>    -0.888762381154637, -0.511985037199133, -0.290915281172533, </div><div>    -1.24705599641255, -1.38036185998819, -0.329348187317446, </div><div>    -0.182393356563792, -1.05165266989135, -0.193990047506904, </div><div>    -0.0932951673799442, -1.05165266989135, -1.18701626669498, </div><div>    -0.826177946574437, NA, -1.18701626669498, -0.867480330972702, </div><div>    -0.955384996473032, -0.558555816099048, -0.693101362150131, </div><div>    -0.806120545038559, -0.846625250115866, -0.481958704693426, </div><div>    -1.13056852939884, -1.07725416865755, -0.438332632355958, </div><div>    NA, -1.31126094846664, -1.05165266989135, -0.826177946574437, </div><div>    NA, -0.382587090747639, 0.0776462231901975, -0.316400590353713, </div><div>    NA, -0.729472182374671, -0.0825871589763347, NA, -0.125972397047986, </div><div>    -0.253664014288352, 0.0776462231901975, -0.424146292887046, </div><div>    NA, -0.316400590353713, NA, -0.0719684003695356, NA, -0.278371048130955, </div><div>    -0.159518997859581, 0.0198477924053798, 0.417635857120927, </div><div>    -0.607125627348296, 0.105622563120547, NA, 0.278588642396027, </div><div>    -0.675361229952281, 0.482353675529317, -0.496873898568359, </div><div>    NA, -0.438332632355958, -1.27859646831934, -0.410129619681842, </div><div>    NA, 0.150982355897241, -0.205696150863317, 0.212021636625242, </div><div>    0.660835179222585, -0.826177946574437, -0.574513982772485, </div><div>    NA, -0.205696150863317, 0.410260691983402, -0.278371048130955, </div><div>    -0.303590729063761, NA, -0.369052612827179, -1.13056852939884, </div><div>    0.114818592199316, NA, -0.452693434554865, -0.265954948927854, </div><div>    -0.217514069018959, 0.395394483699403, -0.193990047506904, </div><div>    0.0198477924053798, NA, 0.0393981466797574, 0.15987295146349, </div><div>    0.979995806626161, 0.721848977768072, 0.949319687828156, </div><div>    -0.496873898568359, -0.846625250115866, 0.310704279174891, </div><div>    -0.205696150863317, -1.67799460050211, -0.511985037199133, </div><div>    -1.41703514811409, -1.00235979040798, -0.452693434554865, </div><div>    -1.45531244494296, -0.806120545038559, -0.342436972562116, </div><div>    -0.382587090747639, NA, -1.24705599641255, -1.07725416865755, </div><div>    -1.21655441108309, -1.13056852939884, -1.00235979040798, </div><div>    -0.329348187317446, -1.21655441108309, -1.10354472792737, </div><div>    -1.7308938232588, -0.0825871589763347, -0.329348187317446, </div><div>    -0.955384996473032, -0.978598328138476, -0.748126323001209, </div><div>    -1.00235979040798, -0.303590729063761, -0.290915281172533, </div><div>    0.245708807412923, -1.38036185998819, -1.24705599641255, </div><div>    -0.846625250115866, -0.786436366916452, -0.826177946574437, </div><div>    -0.786436366916452, -0.675361229952281, -0.978598328138476, </div><div>    -0.452693434554865, -1.0267000794542, -0.846625250115866, </div><div>    -0.496873898568359, -0.438332632355958, -0.527298140744417, </div><div>    -0.396278019492523, -0.0201558427538927, -1.13056852939884, </div><div>    -1.34514600593702, -1.27859646831934, -0.396278019492523, </div><div>    -0.657903436683406, -0.867480330972702, -1.13056852939884, </div><div>    -0.786436366916452, -0.693101362150131, -0.910492044990005, </div><div>    -1.5816386015359, -0.806120545038559, -0.978598328138476, </div><div>    NA, -0.452693434554865, -0.729472182374671, -1.07725416865755, </div><div>    -1.4953647932855, -1.07725416865755, -0.0614371998817261, </div><div>    -1.34514600593702, -1.07725416865755, -1.27859646831934, </div><div>    -1.10354472792737, -0.527298140744417, -1.27859646831934, </div><div>    -0.438332632355958, -0.867480330972702, -0.355670536085818, </div><div>    0.114818592199316, -0.424146292887046, -0.452693434554865, </div><div>    -1.5816386015359, -1.67799460050211, -1.41703514811409, NA, </div><div>    -1.13056852939884, -1.13056852939884, -1.07725416865755, </div><div>    -1.45531244494296, -0.748126323001209, -1.07725416865755, </div><div>    -1.45531244494296, -0.711134555233659, -0.767109823860092, </div><div>    -0.657903436683406, -1.07725416865755, -0.826177946574437, </div><div>    -0.978598328138476, -1.24705599641255, -0.888762381154637, </div><div>    -0.0825871589763347, -1.15837435544212, -1.18701626669498, </div><div>    -0.607125627348296, -0.711134555233659, -0.290915281172533, </div><div>    -0.558555816099048, -0.867480330972702, -0.452693434554865, </div><div>    -0.452693434554865, -0.806120545038559, -1.21655441108309, </div><div>    -0.316400590353713, -0.888762381154637, -1.88156803086095, </div><div>    NA, NA, -0.826177946574437, -1.13056852939884, -0.496873898568359, </div><div>    -0.542819523945636, -0.623794941549055, -0.826177946574437, </div><div>    -1.53739362224875, -0.888762381154637, -0.438332632355958, </div><div>    -0.623794941549055, -0.558555816099048, -0.159518997859581, </div><div>    -0.978598328138476, -0.888762381154637, -0.303590729063761, </div><div>    -0.675361229952281, -0.693101362150131, -1.0267000794542, </div><div>    -1.07725416865755, -1.15837435544212, -1.45531244494296, </div><div>    -0.767109823860092, -0.303590729063761, -0.607125627348296, </div><div>    -0.693101362150131, NA, -0.438332632355958, -0.382587090747639, </div><div>    -1.31126094846664, -1.7308938232588, -1.45531244494296, -0.438332632355958, </div><div>    -1.34514600593702, -1.78763628106266, -0.846625250115866, </div><div>    -0.786436366916452, -1.05165266989135, -1.05165266989135, </div><div>    -1.24705599641255, -0.481958704693426, -0.511985037199133, </div><div>    0.0490649462655013, -0.675361229952281, NA, -0.955384996473032, </div><div>    -1.4953647932855, -0.342436972562116, -0.382587090747639, </div><div>    -0.767109823860092, -1.34514600593702, -0.253664014288352, </div><div>    -0.806120545038559, -1.24705599641255, -1.41703514811409, </div><div>    -1.07725416865755, -0.511985037199133, NA, -0.590701349454554, </div><div>    -0.0201558427538927, -0.104094168973296, -1.05165266989135, </div><div>    -1.45531244494296, -1.62838825505761, -0.0406309528360936, </div><div>    -0.329348187317446, -1.45531244494296, -1.07725416865755, </div><div>    -1.00235979040798, -1.10354472792737, -0.748126323001209, </div><div>    -1.27859646831934, -0.511985037199133, 0.150982355897241, </div><div>    -0.382587090747639, -0.396278019492523, -1.31126094846664, </div><div>    -1.34514600593702, -1.15837435544212, -0.729472182374671, </div><div>    NA, 1.7167663207627, 2.43634147030751, 0.245708807412923, </div><div>    1.15267768767035, 0.365185236456101, 0.517089544114438, 0.73376127136365, </div><div>    1.59806601020187, 0.679400605803935, 0.791963538514193, 1.72004536647892, </div><div>    1.79702046385978, 0.424973006905875, 0.721848977768072, 1.92150068931436, </div><div>    -0.640717861878449, -0.104094168973296, NA, NA, NA, -0.170903755458391, </div><div>    -1.24705599641255, NA, NA, 0.30274478985439, 0.00996172558875369, </div><div>    -0.137055389065604, 0.349834251678161, -0.253664014288352, </div><div>    0.544292233915625, 0.286687590134947, NA, -0.767109823860092, </div><div>    0.133022612878126, -0.424146292887046, -0.170903755458391, </div><div>    -0.0406309528360936, 1.34173827270132, 0.342095353591695, </div><div>    0.523937993488919, 1.34173827270132, 0.133022612878126, -0.0509919154844358, </div><div>    -0.278371048130955, NA, 1.97648616730155, 1.88592320743286, </div><div>    1.25844070072036, 0.902159500232335, 0.0963625187904701, </div><div>    1.35388670327868, 0.564366845252007, -1.24705599641255, 0.757309220404252, </div><div>    1.24558240333043, 0.853536835529698, -1.18701626669498, 0.286687590134947, </div><div>    0.150982355897241, 0.446760797795615, -0.253664014288352, </div><div>    -0.826177946574437, 1.70689340655833, 0.387902502823721, </div><div>    2.58628244712855, 2.49194504353092, 1.57690093891415, 2.901014602786, </div><div>    0.0776462231901975, 0.310704279174891, 2.72805294137269, </div><div>    -0.481958704693426, -0.104094168973296, -0.0201558427538927, </div><div>    0.32648803558755, 0.0296595084509125, -0.867480330972702, </div><div>    1.32540405417028, -0.217514069018959, NA, -0.496873898568359, </div><div>    2.00479472433388, 1.84659785469478, 1.94194605742328, -0.205696150863317, </div><div>    -0.748126323001209, 0.310704279174891, 0.660835179222585, </div><div>    0.475305203762996, -0.329348187317446, 0.654595194602954, </div><div>    -0.170903755458391, -0.410129619681842, 1.81576868042314, </div><div>    0.836985867234145, 0.0296595084509125, -0.511985037199133, </div><div>    -0.396278019492523, NA, 0.168705227406102, -0.342436972562116, </div><div>    -0.438332632355958, -0.452693434554865, NA, -1.10354472792737, </div><div>    -0.910492044990005, 0.446760797795615, 0.0198477924053798, </div><div>    NA, NA, NA, 0.622997622202259, -0.137055389065604, 0.294739430916844, </div><div>    0.262246858924378, -0.114985961040159, 0.105622563120547, </div><div>    0.203468274579351, 0.0963625187904701, -0.590701349454554, </div><div>    -1.7308938232588, -0.481958704693426, NA, -0.290915281172533, </div><div>    0.212021636625242, NA, NA, 2.23489664779158, 2.75336054283323, </div><div>    2.93328701678478, 1.82507164076158, NA, 1.75251413217418, </div><div>    2.12986067381282, 2.13511807776368, 2.58837711038031, 1.70359042610938, </div><div>    1.2369549109739, 0.446760797795615, 0.791963538514193, 0.954473759568006, </div><div>    1.33359081568175, 1.21956483123272, 2.49851667302163, 2.48535220761645, </div><div>    2.48974979559189, 3.16770417289536, 2.89377723669538, 1.83740303366685, </div><div>    0.831429364687842, 2.07918795894332, -0.0719684003695356, </div><div>    2.21484038563627, 1.35388670327868, 0.745580804308699, 2.26705821548107, </div><div>    1.43274246477897, 0.803343047103057, 1.20640191321435, 2.33697431241692, </div><div>    1.34984685630819, 2.68051900094631, 2.00479472433388, 1.94774692527104, </div><div>    1.19756827033542, 0.597226509378741, 2.47873800731025, 2.29386873816499, </div><div>    0.809001384770533, 1.28806529107744, 0.73376127136365, 1.49704766870529, </div><div>    NA, 1.07819479726929, 1.4250177788916, 1.84353799187812, </div><div>    NA, 1.68364466583674, 1.32540405417028, 1.93321102883982, </div><div>    -0.396278019492523, 0.557705833690471, 1.83432789943533, </div><div>    0.212021636625242, 0.709842232833092, 1.43274246477897, NA, </div><div>    1.19756827033542, 1.39770525114091, 1.65670196502143, 1.76534118794863, </div><div>    NA, 0.453950279688335, 2.17667216064136, 1.78757408686753, </div><div>    NA, 1.63965502207382, 1.56264900151517, 1.17975830926739, </div><div>    1.60156910558301, 1.22828256682037, 0.32648803558755, 0.703802899501406, </div><div>    1.55906797859696, 1.47085674653963, 1.30891085553319, 0.721848977768072, </div><div>    2.52243371930239, 2.23240078706643, 2.04097581379485, 2.56944838544469, </div><div>    1.86182177231003, 0.123951614253518, -0.125972397047986, </div><div>    1.31304925442411, 1.02984564759017, 1.1572221751824, 1.46708280045183, </div><div>    0.721848977768072, 1.01009176362354, 1.96504299434836, 1.26695835965958, </div><div>    0.523937993488919, NA, 0.853536835529698, 2.22238551779573, </div><div>    2.06834779093892, 2.78791091530525, 0.349834251678161, -0.329348187317446, </div><div>    1.84659785469478, 1.27120101787992, 0.503295005047169, 1.36193776900057, </div><div>    0.482353675529317, 0.584170503622459, NA, 1.44426509458991, </div><div>    NA, NA, 1.70028139904404, 1.67694674039951, 1.5301547136733, </div><div>    2.24980568722757, 0.380370630683735, 0.372798375628128, 2.19202902290734, </div><div>    0.439535041984402, -0.0509919154844358, 0.622997622202259, </div><div>    NA, -0.657903436683406, 1.82507164076158, -0.0932951673799442, </div><div>    1.07819479726929), celtrat = structure(c(7L, 7L, 7L, 7L, </div><div>    7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 21L, 21L, </div><div>    21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, </div><div>    21L, 21L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, </div><div>    35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 49L, 49L, 49L, 49L, 49L, 49L, </div><div>    49L, 49L, 49L, 49L, 49L, 49L, 49L, 49L, 49L, 49L, 8L, 8L, </div><div>    8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 22L, </div><div>    22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, </div><div>    22L, 22L, 22L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, </div><div>    36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 50L, 50L, 50L, 50L, 50L, </div><div>    50L, 50L, 50L, 50L, 50L, 50L, 50L, 50L, 50L, 50L, 50L, 5L, </div><div>    5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, </div><div>    19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, </div><div>    19L, 19L, 19L, 19L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, </div><div>    33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 47L, 47L, 47L, 47L, </div><div>    47L, 47L, 47L, 47L, 47L, 47L, 47L, 47L, 47L, 47L, 47L, 47L, </div><div>    6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, </div><div>    6L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, </div><div>    20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, </div><div>    34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 48L, 48L, 48L, </div><div>    48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 48L, 48L, </div><div>    48L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, </div><div>    9L, 9L, 9L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, </div><div>    23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, </div><div>    37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 51L, </div><div>    51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, 51L, </div><div>    51L, 51L, 51L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, </div><div>    12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, </div><div>    26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 40L, </div><div>    40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, </div><div>    40L, 40L, 40L, 54L, 54L, 54L, 54L, 54L, 54L, 54L, 54L, 54L, </div><div>    54L, 54L, 54L, 54L, 54L, 54L, 54L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, </div><div>    13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 27L, </div><div>    27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, </div><div>    27L, 27L, 27L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, </div><div>    41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 55L, 55L, 55L, 55L, 55L, </div><div>    55L, 55L, 55L, 55L, 55L, 55L, 55L, 55L, 55L, 55L, 55L, 10L, </div><div>    10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, </div><div>    10L, 10L, 10L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, </div><div>    24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, </div><div>    38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 52L, </div><div>    52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, 52L, </div><div>    52L, 52L, 52L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, </div><div>    11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, </div><div>    25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 39L, </div><div>    39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, </div><div>    39L, 39L, 39L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, </div><div>    53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 53L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, </div><div>    14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 28L, </div><div>    28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, </div><div>    28L, 28L, 28L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, </div><div>    42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 56L, 56L, 56L, 56L, 56L, </div><div>    56L, 56L, 56L, 56L, 56L, 56L, 56L, 56L, 56L, 56L, 56L, 1L, </div><div>    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, </div><div>    15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, </div><div>    15L, 15L, 15L, 15L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, </div><div>    29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 43L, 43L, 43L, 43L, </div><div>    43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, </div><div>    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, </div><div>    2L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, </div><div>    16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, </div><div>    30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 44L, 44L, 44L, </div><div>    44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, </div><div>    44L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, </div><div>    3L, 3L, 3L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, </div><div>    17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, </div><div>    31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 45L, </div><div>    45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, </div><div>    45L, 45L, 45L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, </div><div>    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, </div><div>    18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 32L, 32L, 32L, 32L, </div><div>    32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, </div><div>    46L, 46L, 46L, 46L, 46L, 46L, 46L, 46L, 46L, 46L, 46L, 46L, </div><div>    46L, 46L, 46L, 46L), .Label = c("cd14il10sangue", "cd14il12sangue", </div><div>    "cd14TGFbsangue", "cd14TNFasangue", "cd4il10sangue", "cd4il17sangue", </div><div>    "cd4il4sangue", "cd4il6sangue", "cd4infgsangue", "cd8il10sangue", </div><div>    "cd8il17sangue", "cd8il4sangue", "cd8il6sangue", "cd8infgsangue", </div><div>    "cd14il10sangueesp", "cd14il12sangueesp", "cd14TGFbsangueesp", </div><div>    "cd14TNFasangueesp", "cd4il10sangueesp", "cd4il17sangueesp", </div><div>    "cd4il4sangueesp", "cd4il6sangueesp", "cd4infgsangueesp", </div><div>    "cd8il10sangueesp", "cd8il17sangueesp", "cd8il4sangueesp", </div><div>    "cd8il6sangueesp", "cd8infgsangueesp", "cd14il10sangueesplei", </div><div>    "cd14il12sangueesplei", "cd14TGFbsangueesplei", "cd14TNFasangueesplei", </div><div>    "cd4il10sangueesplei", "cd4il17sangueesplei", "cd4il4sangueesplei", </div><div>    "cd4il6sangueesplei", "cd4infgsangueesplei", "cd8il10sangueesplei", </div><div>    "cd8il17sangueesplei", "cd8il4sangueesplei", "cd8il6sangueesplei", </div><div>    "cd8infgsangueesplei", "cd14il10sanguelei", "cd14il12sanguelei", </div><div>    "cd14TGFbsanguelei", "cd14TNFasanguelei", "cd4il10sanguelei", </div><div>    "cd4il17sanguelei", "cd4il4sanguelei", "cd4il6sanguelei", </div><div>    "cd4infgsanguelei", "cd8il10sanguelei", "cd8il17sanguelei", </div><div>    "cd8il4sanguelei", "cd8il6sanguelei", "cd8infgsanguelei"), class = "factor")), .Names = c("celula", </div><div>"tratamento", "sujeito", "ybox", "celtrat"), class = "data.frame", row.names = 225:1120)</div><div><br></div><div>modnexp1 <- lm(ybox ~ sujeito + celula*tratamento,</div><div>              gnexpo)</div><div><br></div><div>tabanovn <- Anova(modnexp1,type='III')   </div><div><br></div><div>library(phia)</div><div>inter <- testInteractions(modnexp1, fixed='celula',across='tratamento') </div><div><br></div><div>library(multcomp)</div><div>Tukey <- contrMat(with(gnexpo,tapply(ybox,tratamento,function(x)length(na.omit(x)))), "Tukey")#Acredito que a glht esteja equivocada ao montar os contrastes com dados desbalanceados de acordo com que tem na literatura. Mais ok!!!</div><div><br></div><div>K1 <- cbind(Tukey, matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)))</div><div>rownames(K1) <- paste(levels(gnexpo$celula)[1], rownames(K1), sep = ":")</div><div>K2 <- cbind(matrix(0, nrow = nrow(Tukey), ncol = ncol(Tukey)), Tukey)</div><div>rownames(K2) <- paste(levels(gnexpo$celula)[2], rownames(K2), sep = ":") </div><div><br></div><div>k1 <- rbind(K1,K2)</div><div>K <- cbind(matrix(0,nrow(k1),ncol=16),</div><div>           k1,</div><div>           matrix(0,nrow(k1),ncol=47))</div><div>colnames(K) <- c(rep('nada',16),</div><div>                 rep(colnames(Tukey),2),</div><div>                 rep('nada',47))</div><div><br></div><div># Minha dúvida é se de fato a matrix K está montada adequadamente!</div><div><br></div><div>comp <- lm(ybox ~ sujeito + celtrat-1,</div><div>           gnexpo)</div><div><br></div><div>rescompe <- glht(comp, </div><div>                 linfct=K)</div><div>rescomp1e <- summary(rescompe) </div><div> </div><div>Desde já grato!</div><div> </div></div></div>