Boa noite Pessoal, Estou tentando realizar um contraste com glm com distribuição de poisson em um fatorial 2x2 e ao final testar se esta tudo OK, mas esbarei em algumas dúvidas a respeito da interpretação de dados com distribuição normal x poisson, em meu exemplo tenho: #--------------------------------------------------------------------------------------------- require(multcomp) ##Dados artificiais - Status (Atacado x Sadio) x Idade(48 x 72) d <- data.frame(a=factor(sample(c('atacado','sadio'), 100, rep=T)), b=factor(sample(c('48','72'), 100, rep=T))) d$y <- as.numeric(d$a)*rpois(100,5)+ as.numeric(d$b)*rpois(100,20)+ as.numeric(d$a)*as.numeric(d$b)*rpois(100, 15)+rpois(100, 40); ##Crio a interação d$ab <- interaction(d$a, d$b) ##Ajusto o GLM de poisson glmRes <- glm(y ~ ab, family="poisson", data=d) ##Especificos os contrastes desejados cntrMat <- rbind("atacado.48-sadio.48"=c(1, -1, 0, 0), "atacado.72-sadio.72"=c(0, 0, 1, -1), "atacado.48-atacado.72"=c(1, 0, 0, -1), "sadio.48-sadio.72"=c(0, 1, 0, -1)) ## Testo os contrastes com função glht do pacote multcomp summary(glht(glmRes, linfct=mcp(ab=cntrMat), alternative="two.sided"), test=adjusted("none")) #-------------------------------------------------------------------------------------------------------- Mas agora gostaria de testar manualmente os resultados do primeiro contraste, se fossem para uma variável resposta com distribuição normal aplicaria o teste de t e calcularia o p valor, mas para dados com distribuição de erros de Poisson? Alguém poderia me ajudar? Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================