Ivan, Será que não seria o caso de ajusta uma regressão linear segmentada? Partindo da hipótese que a mudança de tratamento causa alterações, a transição de um para o outro vai provocar diferenças das respostas. Essa diverença pode ser uma evolução suave ou brusca. A diferença entre os tratamentos seria expressa ela mudança no comportamento (platô, inclinação, curvatura) da curva observado antes e depois da troca. tr <- rep(1:2, each=10) tp <- 1:length(tr) y <- rnorm(length(tp), tr+0.1*tp, 0.1) plot(y~tp, col=tr) Infelizmente, essa profissão "salva-vidas" que levamos não é nada interessante. As pessoas procuram os dominadores da estatística (dominador do fogo! uau) na hora que a casa tá em chamas. Dedicamos horas, fazemos o nosso melhor porque somos apaixonados. Na hora de transferir os resultados são poucos os que conseguem entender os resultados do próprio experimento (1 frustração). Ninguém procura na fase de planejamento, ninguém oferece uma parceria. Porque não incluir o estatístico no projeto de pesquisa? Os orientadores em geral mais atrapalham do que ajudam, às vezes impondo uma análise "x" (do século 18) e reprovam o empenho de horas com uma análise coerente e enriquecida, muitas vezes à troco de uma tabela com 3 ou 4 letras do alfabeto ao lado de médias. Sei que não existe solução global a curto prazo, mas localmente um "isso não é problema meu, se vira" pode evitar muito desagrado. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================