Para ser simples e não entrar em detalhes, eu costumo enfatizar que deviance ~ desviancia ~ desvio ~ variação ~ variância. A soma de quadrados é uma deviance. O quadro de análise de variância é um quadro de análise de deviance. A interpretação é a mesma: os graus de liberdade (Df) representam o número de parâmetros sob hipótese, a deviance residual é a redução na deviance obtida pela inclusão do termo do modelo (inclusão, portanto hipóteses sequenciais) e a estatística de teste (qui quadrado ou F) para testar a hipótese de efeito nulo para cada termo do modelo. Ou seja, do quadro de ANOVA já conhecido, na deviance não tem o equivalente ao quadrado médio, apenas. Para exercício, rode o CRM e comapre um glm com família gaussian com um lm. str(warpbreaks) m.lm <- lm(breaks~wool*tension, data=warpbreaks) m.glm <- glm(breaks~wool*tension, data=warpbreaks, family=gaussian) anova(m.lm) anova(m.glm, test="F") str(swiss) m.lm <- lm(Infant.Mortality~., data=swiss) m.glm <- glm(Infant.Mortality~., data=swiss, family=gaussian) anova(m.lm) anova(m.glm, test="F") À disposição. Walmes.