<html><head></head><body><div class="ydp5bfce7aeyahoo-style-wrap" style="font-family:verdana, helvetica, sans-serif;font-size:16px;"><div></div>
<div dir="ltr" data-setdir="false">Boa noite prezados,</div><div dir="ltr" data-setdir="false"><br></div><div dir="ltr" data-setdir="false">Mais ou menos no contexto da dúvida do José, gostaria de ter uma luz com relação a análise dos dados experimentais que estou trabalhando.</div><div dir="ltr" data-setdir="false"><br></div><div dir="ltr" data-setdir="false">Experimento em dois locais, ambos em delineamento em blocos casualizados em esquema de parcela subdivididas, com quatro repetições. O manejo foi basicamente o mesmo para os dois locais.</div><div dir="ltr" data-setdir="false">- parcela: epoca de inicio da cultura (6)</div><div dir="ltr" data-setdir="false">- subparcela: cultivar (6)</div><div dir="ltr" data-setdir="false">- foram realizadas algumas colheitas antes de colheita final do experimento, com cerca de 15 meses (trabalho com cana também).</div><div dir="ltr" data-setdir="false"><br></div><div dir="ltr" data-setdir="false">Estou utilizando os códigos em anexo para realizar uma anova, com a ajuda dos pacotes 'agricolae' e 'ExpDes'. Tambem utilizei o modelo que o Walmes sugeriu. Pelo que puder checar, os três estão chegando na mesma coisa, o que é bom e indica que talvez eu esteja no caminho certo.</div><div dir="ltr" data-setdir="false">Estou rodando para cada local e época de colheita separados (veja os subsets).</div><div dir="ltr" data-setdir="false"><br></div><div dir="ltr" data-setdir="false">As dúvidas, além de saber se estou ou não num caminho lúcido em termos da estatística:</div><div dir="ltr" data-setdir="false">1) Em alguns casos houve violação de alguma pressuposição (estou testando norm. dos residuos e homogeneidade apenas), como para a variável resposta 3, no local II colhido na idade 8.</div><div dir="ltr" data-setdir="false">- Procedo com alguma transformação ? tipo utilizar boxcox e ver qual melhor forma de transformar os dados <span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">?</span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">- Ou Parto para outro tipo de abordagem <span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">? alguma sugestão <span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">?</span></span></span></span></span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false">2) Há alguma forma de análise considerando as todas as idades <span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">?</span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">3) Ao menos duas idades e 3 dos cultivares são comuns em ambos os locais, seria muito abusado tentar realizar uma análise conjunta apenas para essas cultivares<span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">? (com abordagem similar ao proposto para o caso do José)</span></span></span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><br></span></span></span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">Agradeço quem puder me dar um help!</span></span></span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">Até mais</span></span></span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;">Henrique</span></span></span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><br></span></span></span></span></div><div dir="ltr" data-setdir="false"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: verdana, helvetica, sans-serif; font-size: 16px;"><br></span></span></span></span></div>
</div><div id="yahoo_quoted_0358621585" class="yahoo_quoted">
<div style="font-family:'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif;font-size:13px;color:#26282a;">
<div>
Em sexta-feira, 20 de setembro de 2019 16:40:56 GMT-4, Walmes Zeviani por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
</div>
<div><br></div>
<div><br></div>
<div><div id="yiv5694401357"><div><div dir="ltr"><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;">Lucas,</div><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;"><br clear="none"></div><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;">Que bom que forneceu os dados e croqui.</div><div class="yiv5694401357gmail_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="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;"></div><div class="yiv5694401357gmail_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="yiv5694401357gmail_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="yiv5694401357gmail_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="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;">Talvez você possa analisar das duas formas.</div><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;"><br clear="none"></div><div class="yiv5694401357gmail_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="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;"><br clear="none"></div><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;"><font size="2"><span style="font-family:monospace;">> library(lattice)<br clear="none">> <br clear="none">> url <- "Dados_Conj_2ExpSub.csv"<br clear="none">> tb <- read.csv2(url)<br clear="none">> str(tb)<br clear="none">'data.frame': 96 obs. of 6 variables:<br clear="none"> $ FID : Factor w/ 96 levels "12A","12C","13A",..: 9 43 53 87 95 1 3 5 7 11 ...<br clear="none"> $ Manejo : Factor w/ 2 levels "PC","PD": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...<br clear="none"> $ Rotacao : Factor w/ 6 levels "A","CJ","CO",..: 2 3 5 4 3 6 2 5 1 5 ...<br clear="none"> $ Nitrogenio: Factor w/ 2 levels "Com","Sem": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...<br clear="none"> $ Bloco : int 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...<br clear="none"> $ N_kg_ha : int 209 234 209 158 101 96 46 118 130 162 ...<br clear="none">> <br clear="none">> tb <- transform(tb,<br clear="none">+ Bloco = factor(Bloco))<br clear="none">> <br clear="none">> xtabs(~Manejo + Rotacao, data = tb)<br clear="none"> Rotacao<br clear="none">Manejo A CJ CO CS P S<br clear="none"> PC 8 8 8 8 8 8<br clear="none"> PD 8 8 8 8 8 8<br clear="none">> ftable(xtabs(~Manejo + Bloco + Rotacao, data = tb))<br clear="none"> Rotacao A CJ CO CS P S<br clear="none">Manejo Bloco <br clear="none">PC 1 2 2 2 2 2 2<br clear="none"> 2 2 2 2 2 2 2<br clear="none"> 3 2 2 2 2 2 2<br clear="none"> 4 2 2 2 2 2 2<br clear="none">PD 1 2 2 2 2 2 2<br clear="none"> 2 2 2 2 2 2 2<br clear="none"> 3 2 2 2 2 2 2<br clear="none"> 4 2 2 2 2 2 2<br clear="none">> <br clear="none">> xyplot(N_kg_ha ~ Rotacao | Manejo,<br clear="none">+ groups = Nitrogenio,<br clear="none">+ type = c("p", "a"),<br clear="none">+ auto.key = TRUE,<br clear="none">+ data = tb)<br clear="none">> <br clear="none">> # Modelo para DBC em diferentes locais:<br clear="none">> # ~ Local + Error(Local/Bloco) + Trat + Local:Trat.<br clear="none">> # Modelo de parcela subdividida em DBC:<br clear="none">> # ~ Bloco + Trat + Error(Bloco:Trat) + Subtrat + Trat:Subtrat<br clear="none">> #<br clear="none">> # Juntanto os dois termos de erro:<br clear="none">> # ~ Error(Local/Bloco) + Error(Bloco:Trat) = Error(Local/Bloco:Trat)<br clear="none">> #<br clear="none">> # Juntanto os termos sistemáticos.<br clear="none">> # ~ Local + Trat + Local:Trat + Subtrat + Trat:Subtrat +<br clear="none">> # Error(Local/Bloco:Trat)<br clear="none">> <br clear="none">> m0 <- aov(N_kg_ha ~<br clear="none">+ Manejo +<br clear="none">+ Manejo/Bloco +<br clear="none">+ Rotacao +<br clear="none">+ Manejo:Rotacao +<br clear="none">+ Nitrogenio +<br clear="none">+ Rotacao:Nitrogenio +<br clear="none">+ Error(Manejo/Bloco:Rotacao),<br clear="none">+ data = tb)<br clear="none">Warning message:<br clear="none">In aov(N_kg_ha ~ Manejo + Manejo/Bloco + Rotacao + Manejo:Rotacao + :<br clear="none"> Error() model is singular<br clear="none">> <br clear="none">> summary(m0)<br clear="none"><br clear="none">Error: Manejo<br clear="none"> Df Sum Sq Mean Sq<br clear="none">Manejo 1 504.2 504.2<br clear="none"><br clear="none">Error: Manejo:Bloco:Rotacao<br clear="none"> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br clear="none">Rotacao 5 16367 3273 1.521 0.213<br clear="none">Manejo:Bloco 6 16966 2828 1.314 0.281<br clear="none">Manejo:Rotacao 5 6213 1243 0.577 0.717<br clear="none">Residuals 30 64567 2152 <br clear="none"><br clear="none">Error: Within<br clear="none"> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) <br clear="none">Nitrogenio 1 13728 13728 6.561 0.0141 *<br clear="none">Rotacao:Nitrogenio 5 5636 1127 0.539 0.7457 <br clear="none">Residuals 42 87874 2092 <br clear="none">---<br clear="none">Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br clear="none">> <br clear="none">> # NOTE: não haverá uma estatística F apropriada para testar o efeito de<br clear="none">> # Manejo já que não existe repetição genuína para os níveis desse fator,<br clear="none">> # assim não existe um erro de extrato para ser o denominador da<br clear="none">> # estatística F.<br clear="none">> <br clear="none">> # Trocando Manejo/Bloco por Manejo:Bloco no termo de Error().<br clear="none">> m0 <- aov(N_kg_ha ~<br clear="none">+ Manejo +<br clear="none">+ Manejo/Bloco +<br clear="none">+ Rotacao +<br clear="none">+ Manejo:Rotacao +<br clear="none">+ Nitrogenio +<br clear="none">+ Rotacao:Nitrogenio +<br clear="none">+ Error(Manejo:Bloco:Rotacao),<br clear="none">+ data = tb)<br clear="none">Warning message:<br clear="none">In aov(N_kg_ha ~ Manejo + Manejo/Bloco + Rotacao + Manejo:Rotacao + :<br clear="none"> Error() model is singular<br clear="none">> <br clear="none">> summary(m0)<br clear="none"><br clear="none">Error: Manejo:Bloco:Rotacao<br clear="none"> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)<br clear="none">Manejo 1 504 504 0.234 0.632<br clear="none">Rotacao 5 16367 3273 1.521 0.213<br clear="none">Manejo:Bloco 6 16966 2828 1.314 0.281<br clear="none">Manejo:Rotacao 5 6213 1243 0.577 0.717<br clear="none">Residuals 30 64567 2152 <br clear="none"><br clear="none">Error: Within<br clear="none"> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) <br clear="none">Nitrogenio 1 13728 13728 6.561 0.0141 *<br clear="none">Rotacao:Nitrogenio 5 5636 1127 0.539 0.7457 <br clear="none">Residuals 42 87874 2092 <br clear="none">---<br clear="none">Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br clear="none">> <br clear="none">> # NOTE: com uma mudança sutil na fórmula, muda-se para uma forma não<br clear="none">> # condizente com a realidade, o delineamento que passa a indicar que as<br clear="none">> # combinações Manejo x Rotação foram casualizados às parcelas dos blocos<br clear="none">> # (fatorial completo na parcela) e dessa forma tem-se uma estatística F<br clear="none">> # para Manejo, mas que não é condizente com a forma como o experimento<br clear="none">> # foi de fato feito. Então está errada essa especificação.<br clear="none">> <br clear="none">> # Declarando o primeiro modelo com a `lme4`.<br clear="none">> library(lme4)<br clear="none">> <br clear="none">> mm0 <- lmer(N_kg_ha ~<br clear="none">+ Manejo +<br clear="none">+ Manejo/Bloco +<br clear="none">+ Rotacao +<br clear="none">+ Manejo:Rotacao +<br clear="none">+ Nitrogenio +<div class="yiv5694401357yqt7790001458" id="yiv5694401357yqtfd45167"><br clear="none">+ Rotacao:Nitrogenio +</div><br clear="none">+ (1 | Manejo/Bloco:Rotacao),<br clear="none">+ data = tb)<br clear="none">Warning messages:<br clear="none">1: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :<br clear="none"> unable to evaluate scaled gradient<br clear="none">2: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, :<br clear="none"> Hessian is numerically singular: parameters are not uniquely determined<br clear="none">> <br clear="none">> anova(mm0)<br clear="none">Analysis of Variance Table<br clear="none"> Df Sum Sq Mean Sq F value<br clear="none">Manejo 1 391.0 391.0 0.1869<br clear="none">Rotacao 5 15911.7 3182.3 1.5210<br clear="none">Nitrogenio 1 13728.2 13728.2 6.5613<br clear="none">Manejo:Bloco 6 16494.0 2749.0 1.3139<br clear="none">Manejo:Rotacao 5 6040.2 1208.0 0.5774<br clear="none">Rotacao:Nitrogenio 5 5636.1 1127.2 0.5387<br clear="none">> VarCorr(mm0)<br clear="none"> Groups Name Std.Dev.<br clear="none"> Bloco:Rotacao:Manejo (Intercept) 5.4722 <br clear="none"> Manejo (Intercept) 3.3708 <br clear="none"> Residual 45.7415 </span></font><br clear="none"></div><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;"><br clear="none"></div><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;">À disposição.</div><div class="yiv5694401357gmail_default" style="font-family:trebuchet ms, sans-serif;">Walmes.<div class="yiv5694401357yqt7790001458" id="yiv5694401357yqtfd31208"><br clear="none"></div></div><div class="yiv5694401357yqt7790001458" id="yiv5694401357yqtfd88287"><br clear="none"></div></div></div></div><div class="yqt7790001458" id="yqtfd07272">_______________________________________________<br clear="none">R-br mailing list<br clear="none"><a shape="rect" ymailto="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br clear="none"><a shape="rect" 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 clear="none">Leia o guia de postagem (<a shape="rect" 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.</div></div>
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</div></body></html>