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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Walmes Marques Zeviani
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