Após algumas idas e vindas, comecei a analisar os dados que tenho aqui. Brincar com eles. Tudo ia bem até que fui tentar fazer um grafico das interações utilizando a função cld() do pacote multcomp. Para os dados analisados sem intereção ela funciona perfeitamente. O problema está quando faço o gráfico da interação. Por favor, poderia rodar o código abaixo para visualizar o problema? datafilename="http://dl.dropbox.com/u/34009642/Dados_Omissao.csv" data.min <- read.table(datafilename, header=T, sep="\t", dec=",") head(data.min) data.min <- within(data.min, { Clone <- factor(Clone) Dia <- factor(Dia) Trat <- factor(Trat) Planta <- factor(Planta) }) summary(data.min) library(nlme) anova.lme.repetida <- lme(d ~ Clone * Trat * Dia, random = ~1|Planta/Dia, method = "ML", data = data.min) anova(anova.lme.repetida) library(multcomp) Trat.h.Tukey <- glht(anova.lme.repetida, linfct=mcp(Trat="Tukey")) letras <- cld(Trat.h.Tukey) plot(letras) ##################### # ATÉ AQUI O GRÁFICO ESTÁ OK ##################### data.min$CloneTrat <- interaction(data.min$Clone, data.min$Trat) head(data.min) anova.lme.repetida.CloneTrat <- lme(h ~ CloneTrat, random = ~1|Planta/Dia, method = "ML", data = data.min) anova(anova.lme.repetida.CloneTrat) CloneTrat.Tukey <- glht(anova.lme.repetida.CloneTrat, linfct=mcp(CloneTrat="Tukey")) summary(CloneTrat.Tukey) letras <- cld(CloneTrat.Tukey) #par(cex=0.6) opar <- par(mai=c(1,1,2.5,1)) plot(letras) par(opar) ####################### Aqui ele gera um gráfico diferente. Veja que no eixo y ele não coloca o linear predictor, mas, sim, escreve os valores clone 144 e 224. Os boxplots estão esquisitos. Como posso corrigir esse gráfico e seguir com essa brincadeira? Obrigado -- Marcelo Brasil (Brazil, for English Speakers) Linux user number 487797