Alisson, Vou testar e lhe retorno. Muito obrigado! Laia On 20/01/14 at 04:45am, Alisson Lucrecio wrote:
glmer1 <- glmer(cbind(morto, total - morto) ~ tratamento + tempo + tratamento:tempo + (1 | placapetri), family = binomial, data = dados))
Use glmer em lme4 + step para anova em lmeTest
att. Alisson Lucrécio da Costa
On Monday, January 20, 2014 9:50 AM, walmes . <walmeszeviani@gmail.com> wrote:
Vejamos se entendi corretamente. A placa de petri é sua unidade experimental que recebe um nível do fator (contínuo) ração que tem 6 níveis. A placa é subdividida e 4 partes e cada uma delas é observada respeitando níveis do segundo fator (contínuo) tempo. Se são 4 partes então são 4 níveis de tempo. A resposta avaliada é o número de mortos e número de vivos. Sob certas suposições, a probabilidade de mortos pode ser associada à distribuição binomial (x=número de mortos, n=número total=mortos+vivos). Ainda pode-se considerar o efeito aleatório da unidade experimental (ue) pois trata-se de um experimento de parcela subdividida, muito embora não seja de medida repetida por existe uma fatia na placa para cada tempo. Então o modelo candidato seria
y ~ binomial(p=f(...), n=n)
f(...) = ração+tempo+ração:tempo+ue
ue ~ normal(0, sigma_u)
Se o n for grande e x/n não estiver tão nas bordas (perto de zero ou um), então não é tão contraindicado usar a distribuição normal no lugar da binomial. Lembrando que é possível aplicar uma transformação, como logito, gompito, probito, para "ter mais normalidade". Mesmo diante dessas alternativas, eu considero a abordagem glmm (binomial com efeitos aleatórios) mais apropriada. Verifique a função lme4::glmer().
À disposição. Walmes.
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-- Marcelo