Minha intervenção vai contra o contexto das mensagens de erro. Você tá aplicando um SK para níveis do fator tempo que contínuo. Embora não esteja errado do ponto de vista estatístico, do ponto de vista pŕatico/científico expressar o efeito do tempo por alguma função (polinômio ou modelo não linear) é considerado mais adequado por ser um fator qualitativo, no caso com 7 níveis. Outro ponto que não estou seguro é se o número de níveis deve ser o mesmo quando tem um fator só em DIC, como afirma o Ivan, mas no meu teste parece que é isso mesmo. Estranho, pois uma vez me atrevi a programar o teste e não me recordo se era requisito ter o mesmo número de observações por nível.
require(ScottKnott)
da <- data.frame(trat=gl(4,5)) da$y <- rnorm(nrow(da)) table(da$trat)
1 2 3 4 5 5 5 5
summary(SK(aov(y~trat, da), which="trat"))
Levels Means SK(5%) 3 0.2190466 a 1 0.1650521 a 2 -0.1431724 a 4 -0.2933151 a
db <- data.frame(trat=gl(2,3)) db$y <- rnorm(nrow(db)) dc <- rbind(da, db) table(dc$trat)
1 2 3 4 8 8 5 5
summary(SK(aov(y~trat, dc), which="trat"))
Levels Means SK(5%) 3 0.2190466 a 1 0.0773068 a 4 -0.2933151 a 2 -0.3164204 a Mensagens de aviso perdidas: 1: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { : a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado 2: In if (lam > valchisq) { : a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado 3: In if (lam < valchisq) { : a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado
À disposição. Walmes.