Walmes, Muito obrigado, agora ficou bem claro. Na verdade fica muito mais fácil de entender com dados simulados e no caso do pacote contrast os exemplos são baseados em dados de obesidade que achei de difícil compreensão. Abraco, Alexandre On 08/26/2011 02:03 PM, Walmes Zeviani wrote:
Alexandre,
Melhor forma de entender a saída e conhecer a partida. Assim, simule de um experimento onde você conhece o valor dos contrastes e veja o que a função retorna. Fiz isso com um exemplo normal, coloquei variância pequena só para não ter muita diferença entre parâmetros (theta) e estimativas. Veja se fica claro.
da <- expand.grid(A=gl(2,1), B=gl(3,1), rept=1:4) X <- model.matrix(~A*B, da) colnames(X) theta <- c(10,1,0,-1,0,0) da$y <- X%*%theta+rnorm(nrow(X),0,0.001)
m0 <- lm(y~A*B, da)
require(contrast)
c1 <- contrast(m0, list(A=levels(da$A), B="1"), list(A=levels(da$A), B="2")) c1 # fez B1 vs B2 dentro de A1 e dentro de A2 cbind(t(c1$X), theta) c1$X%*%theta
c2 <- contrast(m0, list(A=levels(da$A), B="1"), list(A=levels(da$A), B="3")) # fez B1 vs B2 dentro de A1 e dentro de A2 c2 cbind(t(c2$X), theta) c2$X%*%theta
c3 <- contrast(m0, list(A="1", B=levels(da$B)), list(A="2", B=levels(da$B))) # fez A1 vs A2 dentro de B1, B2 e B3 c3 cbind(t(c3$X), theta) c3$X%*%theta
c4 <- contrast(m0, type="average", list(A="1", B=levels(da$B)), list(A="2", B=levels(da$B))) # fez A1 vs A2 na média dos níveis de B (efeito principal) c4 cbind(t(c4$X), theta) c4$X%*%theta
À disposição. Walmes.
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