Agora que vi... Você está usando o argumento Error(), o que altera a saída para uma lista! se você efetivamente está interessada em resgatar os QM pode ajustar o mesmo modelo sem esse Error() e extrair como te expliquei, afinal com o Error() especificado o que muda são os testes F e os p-valor, os QM permanecem os mesmos!

Desculpe pelo confusão!

Vale lembrar que ainda existe um meio de se extrair nesse caso, com o aovlist! Vou ver aqui se acho e te envio em tempo.

att,
FH

2011/4/23 Greice Laureano <greice.laureano@gmail.com>
Fernando, (agora mandei para a lista nova :P)

O problema é que o comando aov() não aceita esse procedimento... Se eu faço uma Anova do fit ele da a seguinte mensagem de erro:

> anova(fit)
Erro em UseMethod("anova") : 
  método não aplicável para 'anova' aplicado a um objeto de classe "c('aovlist', 'listof')"
 

2011/4/23 Fernando Henrique Toledo <fernandohtoledo@gmail.com>
 

Greice, bom dia.

Acesse:

anova(fit)[,3]

Isso resultará no vetor dos quadrados médios! a 1ª coluna é dos graus de liberdade, a segunda das somas de quadrados, 3ª dos quadrados médios ...

PS: Mudamos de lista, mude p/ a "r-br", esta em breve será desativada!

att,
FH

2011/4/23 greice.laureano <greice.laureano@gmail.com>

 

Bom dia,

Gostaria de ajuda para extrair os quadrados médios de uma Anova.
O banco de dados está abaixo assim como o código para fazer a Anova.
Muito Obrigado;

Greice.

Dados:

sujeito aferidor tempo valor
1 1 1 -2
1 1 2 0
1 1 3 1
1 2 1 2
1 2 2 1
1 2 3 1
2 1 1 16
2 1 2 16
2 1 3 15
2 2 1 12
2 2 2 14
2 2 3 13
3 1 1 5
3 1 2 6
3 1 3 6
3 2 1 4
3 2 2 4
3 2 3 4
4 1 1 11
4 1 2 10
4 1 3 10
4 2 1 9
4 2 2 7
4 2 3 8
5 1 1 7
5 1 2 8
5 1 3 6
5 2 1 5
5 2 2 6
5 2 3 6
6 1 1 -7
6 1 2 -8
6 1 3 -8
6 2 1 -9
6 2 2 -10
6 2 3 -9
7 1 1 18
7 1 2 19
7 1 3 19
7 2 1 17
7 2 2 17
7 2 3 17
8 1 1 4
8 1 2 5
8 1 3 5
8 2 1 5
8 2 2 5
8 2 3 5
9 1 1 0
9 1 2 -3
9 1 3 -2
9 2 1 -7
9 2 2 -6
9 2 3 -5
10 1 1 0
10 1 2 0
10 1 3 -2
10 2 1 1
10 2 2 2
10 2 3 1
11 1 1 -3
11 1 2 -2
11 1 3 -2
11 2 1 -4
11 2 2 -3
11 2 3 -3
12 1 1 3
12 1 2 -1
12 1 3 1
12 2 1 -1
12 2 2 -2
12 2 3 1
13 1 1 7
13 1 2 9
13 1 3 9
13 2 1 4
13 2 2 4
13 2 3 2
14 1 1 -6
14 1 2 -7
14 1 3 -6
14 2 1 -8
14 2 2 -10
14 2 3 -9
15 1 1 1
15 1 2 1
15 1 3 0
15 2 1 -2
15 2 2 -2
15 2 3 -3
16 1 1 -13
16 1 2 -14
16 1 3 -14
16 2 1 -12
16 2 2 -12
16 2 3 -12
17 1 1 2
17 1 2 1
17 1 3 0
17 2 1 -1
17 2 2 0
17 2 3 0
18 1 1 4
18 1 2 4
18 1 3 3
18 2 1 7
18 2 2 6
18 2 3 4
19 1 1 -10
19 1 2 -9
19 1 3 -10
19 2 1 -10
19 2 2 -11
19 2 3 -10
20 1 1 8
20 1 2 9
20 1 3 8
20 2 1 2
20 2 2 8
20 2 3 8
21 1 1 7
21 1 2 6
21 1 3 7
21 2 1 8
21 2 2 7
21 2 3 7
22 1 1 -3
22 1 2 -2
22 1 3 -4
22 2 1 -5
22 2 2 -5
22 2 3 -5
23 1 1 -5
23 1 2 -5
23 1 3 -7
23 2 1 -6
23 2 2 -8
23 2 3 -7
24 1 1 5
24 1 2 5
24 1 3 5
24 2 1 3
24 2 2 4
24 2 3 4
25 1 1 0
25 1 2 -1
25 1 3 -1
25 2 1 -4
25 2 2 -3
25 2 3 -4
26 1 1 7
26 1 2 6
26 1 3 6
26 2 1 4
26 2 2 4
26 2 3 4
27 1 1 -8
27 1 2 -8
27 1 3 -8
27 2 1 -10
27 2 2 -11
27 2 3 -10
28 1 1 1
28 1 2 1
28 1 3 2
28 2 1 1
28 2 2 -1
28 2 3 0
29 1 1 -3
29 1 2 -3
29 1 3 -3
29 2 1 -5
29 2 2 -4
29 2 3 -5

sj=as.factor(dados$sujeito)
af=as.factor(dados$aferidor)
tempo=as.factor(dados$tempo)

fit <- aov(dados$valor ~ sj*af + sj:tempo:af + Error(sj/af))
summary(fit)


__._,_.___
Atividade nos últimos dias:
.

__,_._,___


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