Gilson, Se essa anova apresentar interação significativa, então trabalhe na comparação de médias/efeitos (ou contrastes) de um fator dentro dos demais fatores. Se ela for não significativa, então não declare a fonte de variação interação (ela será somada para o resíduo) e faça teste de hipóteses sobre os efeitos principais anova.ptf <- lm(ptf ~ rep+subst*cult, data=dados) anova(anova.ptf) Você só vai usar esses procedimentos abaixo se não houver interação. O primeiro é o teste de Tukey. O segundo são contrastes de Tukey (todos 2 a 2 possíveis) mas a correção para o p-valor não envolve os procedimentos do teste de Tukey, e sim é usado o single-step method. # Compração de médias (Tukey 5% de probabilidade) compara1 <- HSD.test(anova.ptf, "subst") require(multcomp) summary(glht(anova.ptf, linfct=mcp(subst="Tukey"))) A mensagem de erro abaixo Mensagens de aviso perdidas: In mcp2matrix(model, linfct = linfct) : covariate interactions found -- default contrast might be inappropriate Aparece porque não há sentido em comparar efeitos principais na presença de interações. É por isso que você deve remover o termo interação do modelo se ela não for significativa. No caso de interação, tente adaptar os procedimentos que eu coloquei nas Ridículas do LEG. 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 ==========================================================================