Boa noite Wirton, Vejo problemas com o seu modelo: Em summary(g0), o Residual deviance: 431.11 on 36 degrees of freedom esta com sobre dispersão e se fizer plot(m0), especificamente no gráfico Normal Q-Q versus Desvio padrão residual vera que o ajuste não ficou bom. Veja também que sua variável resposta da$y são dados contínuos e não discretos e não existe 0 na distribuição de Poisson. Abraço, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal Coordenador do curso Técnico em Florestas Vice Coordenador do curso de Engenharia Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br ====================================================================== Em 23/06/2013 20:08, Wirton Macedo Coutinho escreveu:
Boa noite a todos,
Tenho um conjunto de dados em arranjo fatorial que não atendem as pressuposições de normalidade e homocesdacidade de variâncias. Para contornar esse problema, optei por fazer a análise do mesmo por GLM; no entanto,como houve efeito significativo da interação, fiquei na dúvida de como proceder para fazer o desdobramento e fazer comparações múltiplas entre os tratamentos.
Pesquisando na internet, encontrei um post que recomendava fazê-lo por meio de constrastes utilizando o pacote multcomp. Assim o fiz (como vcs podem conferir pelo código abaixo). No entanto, como migrei recentemente para o R, surgiu a dúvida se isso que fiz está correto ou não. Assim, gostaria da opinião de vcs sobre o código ou se tem uma outra forma de fazê-lo.
da <- expand.grid(rep=1:4, isol=factor(1:6), cult=factor(1:2)) da$y <- c(4.5, 25.5, 8.5, 12, 123, 19.5, 111.5, 83.5, 10, 4, 4.5, 90.5, 46.5, 61.5, 20.5, 33.5, 47.5, 39, 131.5, 68.5, 4, 10, 13.5, 10, 9, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 12.5, 4.5, 6.5, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0.5, 0, 2, 2, 0.5, 0.5)
g0 <- glm(y~isol + cult + isol:cult, family=poisson, data=da) summary(g0) anova(g0, test="Chisq")
isolcult <- interaction(da$isol, da$cult, drop=TRUE) m0 <- glm(da$y~isolcult, family=poisson) require(multcomp) glht.m0 <- glht(m0, mcp(isolcult = "Tukey")) summary(glht.m0)
Certo de contar com a boa vontade de todos, agradeço antecipadamente.
Att.,
-- Wirton Macedo Coutinho Pesquisador Fitopatologia Embrapa Algodão Rua Oswaldo Cruz, 1143, Centenário Campina Grande PB CEP 28428-095
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