Fernando, Talvez não todos pensam como eu, mas o modelo de regressão e os modelos anova são, no fundo, a mesma coisa. Ambos são modelos de regressão, só que quando as covariáveis são categóricas costumou-se chamar de modelos anova. A mais relevante distinção é que o primeiro tem posto completo e o segundo não. Os modelos de anova são então modelos de regressão com diferentes interceptos. Sendo assim, analisar dados multinomiais de experimentos (que geralmente possui fatores categóricos) não deveria causar dificuldade, a não ser pela mudança da distribuição. No multinomial você tem as categorias do fator experimental e as categorias da sua variável resposta. Os parâmetros envolvidos são medidas relacionadas aos dois. Pra mim isso é complicador. Nesses casos, o melhor é simular dados com parâmetros conhecidos, rodar o modelo e comparar as saídas com os valores usados para gerar os dados. 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 ==========================================================================