<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Lucas,</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Que bom que forneceu os dados e croqui.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">O seu croqui indica que você está usando blocos incompletos balanceados, pelo menos se considerar que o bloco é o retângulo 4 x 4 parcelas. É isso mesmo? Interessante.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">No entanto, a tabela de dados que você mandou parece estar considerando como bloco a linha que contém 24 parcelas.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">No meu modo de ver, o bloco com essas dimensões (tão comprido), não deve apresentar a homogeneidade que se espera.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">É bem provável que a parcela 1C tenha mais semelhança em condições com as parcelas 4B e 8D, por exemplo, do que com as parcelas 33C e 41D.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Talvez você possa analisar das duas formas.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">De qualquer forma, o modelo para o seu experimento fica conforme código a seguir.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><font size="2"><span style="font-family:monospace">> library(lattice)<br>> <br>> url <- "Dados_Conj_2ExpSub.csv"<br>> tb <- read.csv2(url)<br>> str(tb)<br>'data.frame':  96 obs. of  6 variables:<br> $ FID       : Factor w/ 96 levels "12A","12C","13A",..: 9 43 53 87 95 1 3 5 7 11 ...<br> $ Manejo    : Factor w/ 2 levels "PC","PD": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...<br> $ Rotacao   : Factor w/ 6 levels "A","CJ","CO",..: 2 3 5 4 3 6 2 5 1 5 ...<br> $ Nitrogenio: Factor w/ 2 levels "Com","Sem": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...<br> $ Bloco     : int  1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...<br> $ N_kg_ha   : int  209 234 209 158 101 96 46 118 130 162 ...<br>> <br>> tb <- transform(tb,<br>+                 Bloco = factor(Bloco))<br>> <br>> xtabs(~Manejo + Rotacao, data = tb)<br>      Rotacao<br>Manejo A CJ CO CS P S<br>    PC 8  8  8  8 8 8<br>    PD 8  8  8  8 8 8<br>> ftable(xtabs(~Manejo + Bloco + Rotacao, data = tb))<br>             Rotacao A CJ CO CS P S<br>Manejo Bloco                       <br>PC     1             2  2  2  2 2 2<br>       2             2  2  2  2 2 2<br>       3             2  2  2  2 2 2<br>       4             2  2  2  2 2 2<br>PD     1             2  2  2  2 2 2<br>       2             2  2  2  2 2 2<br>       3             2  2  2  2 2 2<br>       4             2  2  2  2 2 2<br>> <br>> xyplot(N_kg_ha ~ Rotacao | Manejo,<br>+        groups = Nitrogenio,<br>+        type = c("p", "a"),<br>+        auto.key = TRUE,<br>+        data = tb)<br>> <br>> # Modelo para DBC em diferentes locais:<br>> #  ~ Local + Error(Local/Bloco) + Trat + Local:Trat.<br>> # Modelo de parcela subdividida em DBC:<br>> #  ~ Bloco + Trat + Error(Bloco:Trat) + Subtrat + Trat:Subtrat<br>> #<br>> # Juntanto os dois termos de erro:<br>> #  ~ Error(Local/Bloco) + Error(Bloco:Trat) = Error(Local/Bloco:Trat)<br>> #<br>> # Juntanto os termos sistemáticos.<br>> #  ~ Local + Trat + Local:Trat + Subtrat + Trat:Subtrat +<br>> #    Error(Local/Bloco:Trat)<br>> <br>> m0 <- aov(N_kg_ha ~<br>+               Manejo +<br>+               Manejo/Bloco +<br>+               Rotacao +<br>+               Manejo:Rotacao +<br>+               Nitrogenio +<br>+               Rotacao:Nitrogenio +<br>+               Error(Manejo/Bloco:Rotacao),<br>+           data = tb)<br>Warning message:<br>In aov(N_kg_ha ~ Manejo + Manejo/Bloco + Rotacao + Manejo:Rotacao +  :<br>  Error() model is singular<br>> <br>> summary(m0)<br><br>Error: Manejo<br>       Df Sum Sq Mean Sq<br>Manejo  1  504.2   504.2<br><br>Error: Manejo:Bloco:Rotacao<br>               Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br>Rotacao         5  16367    3273   1.521  0.213<br>Manejo:Bloco    6  16966    2828   1.314  0.281<br>Manejo:Rotacao  5   6213    1243   0.577  0.717<br>Residuals      30  64567    2152               <br><br>Error: Within<br>                   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  <br>Nitrogenio          1  13728   13728   6.561 0.0141 *<br>Rotacao:Nitrogenio  5   5636    1127   0.539 0.7457  <br>Residuals          42  87874    2092                 <br>---<br>Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br>> <br>> # NOTE: não haverá uma estatística F apropriada para testar o efeito de<br>> # Manejo já que não existe repetição genuína para os níveis desse fator,<br>> # assim não existe um erro de extrato para ser o denominador da<br>> # estatística F.<br>> <br>> # Trocando Manejo/Bloco por Manejo:Bloco no termo de Error().<br>> m0 <- aov(N_kg_ha ~<br>+               Manejo +<br>+               Manejo/Bloco +<br>+               Rotacao +<br>+               Manejo:Rotacao +<br>+               Nitrogenio +<br>+               Rotacao:Nitrogenio +<br>+               Error(Manejo:Bloco:Rotacao),<br>+           data = tb)<br>Warning message:<br>In aov(N_kg_ha ~ Manejo + Manejo/Bloco + Rotacao + Manejo:Rotacao +  :<br>  Error() model is singular<br>> <br>> summary(m0)<br><br>Error: Manejo:Bloco:Rotacao<br>               Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br>Manejo          1    504     504   0.234  0.632<br>Rotacao         5  16367    3273   1.521  0.213<br>Manejo:Bloco    6  16966    2828   1.314  0.281<br>Manejo:Rotacao  5   6213    1243   0.577  0.717<br>Residuals      30  64567    2152               <br><br>Error: Within<br>                   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  <br>Nitrogenio          1  13728   13728   6.561 0.0141 *<br>Rotacao:Nitrogenio  5   5636    1127   0.539 0.7457  <br>Residuals          42  87874    2092                 <br>---<br>Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br>> <br>> # NOTE: com uma mudança sutil na fórmula, muda-se para uma forma não<br>> # condizente com a realidade, o delineamento que passa a indicar que as<br>> # combinações Manejo x Rotação foram casualizados às parcelas dos blocos<br>> # (fatorial completo na parcela) e dessa forma tem-se uma estatística F<br>> # para Manejo, mas que não é condizente com a forma como o experimento<br>> # foi de fato feito. Então está errada essa especificação.<br>> <br>> # Declarando o primeiro modelo com a `lme4`.<br>> library(lme4)<br>> <br>> mm0 <- lmer(N_kg_ha ~<br>+                 Manejo +<br>+                 Manejo/Bloco +<br>+                 Rotacao +<br>+                 Manejo:Rotacao +<br>+                 Nitrogenio +<br>+                 Rotacao:Nitrogenio +<br>+                 (1 | Manejo/Bloco:Rotacao),<br>+           data = tb)<br>Warning messages:<br>1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :<br>  unable to evaluate scaled gradient<br>2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv,  :<br>   Hessian is numerically singular: parameters are not uniquely determined<br>> <br>> anova(mm0)<br>Analysis of Variance Table<br>                   Df  Sum Sq Mean Sq F value<br>Manejo              1   391.0   391.0  0.1869<br>Rotacao             5 15911.7  3182.3  1.5210<br>Nitrogenio          1 13728.2 13728.2  6.5613<br>Manejo:Bloco        6 16494.0  2749.0  1.3139<br>Manejo:Rotacao      5  6040.2  1208.0  0.5774<br>Rotacao:Nitrogenio  5  5636.1  1127.2  0.5387<br>> VarCorr(mm0)<br> Groups               Name        Std.Dev.<br> Bloco:Rotacao:Manejo (Intercept)  5.4722 <br> Manejo               (Intercept)  3.3708 <br> Residual                         45.7415 </span></font><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">À disposição.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes.<br></div><br></div>