Aproveitando a resposta do Walmes, quando ele fala "... a não ortogonalidade implica que as somas de quadrado sequencial (padrão do R) mudam de acordo com a ordem dos termos no modelo...".
Neste caso, gostaria de saber se: a disposição das primeiras fontes de variação (FV) de um modelo, são melhores estimadas do que em relação as últimas fontes de variação? Se esse for o caso, será que seria interessante utilizar a técnica de componentes principais como forma de selecionar aquelas FV de maior importância para comporem os "primeiros lugares" do modelo, ou seja, aquelas FV que trazem maior contribuição de variação para variável resposta?
desde já agradeço!.
Att.
André
Em 26/11/2012 13:21,
Walmes Zeviani < walmeszeviani@gmail.com > escreveu:
Tanto lm() quanto aov() podem ser usadas com dados desbalanceados. Acontece que o usuário deve estar ciente das conseguências do desbalanceamento: (1) diferença na precisão dos efeitos e (2) não ortogonalidade entre as fontes de variação. Ou seja, não ortogonalidade implica que as somas de quadrado sequencial (padrão do R) mudam de acordo com a ordem dos termos no modelo e que as médias amostrais não são estimadores livres de efeitos (deve-se usar médias ajustadas) e a diferença de precisão implica que você não deve usar métodos baseados em diferença mínima significativa única, com LSD, HSD, etc para comparar tais médias. Nestes casos é recomendado fazer as comparações de interesse e corrigir o p-valor devido à multiplicidade adotando por exemplo a correção de Bonferroni ou similar. Muitas op
ções estão disponíveis no pacote multcomp. Para médias ajustadas pode-se usar a doBy::popMeans().
À disposição.
Walmes.
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