Augusto, Com a função aov() você não está apropriadamente ajustando um modelo para contemplar as medidas repetidas. A aov() implica em uma estrutura simétrica composta. É mais realista usar uma estrutura de covariância entre as observações na qual a correlação diminua com o intervalo de separação (temporal, espacial). Você pode ajustar um modelo linear assim com a nlme::gls() declarando alguma estrutura de correlação para o argumento correlation= dessa função. Veja ?corClasses. Para aplicar o teste você pode usar a gmodels::estimable(), gmodels::fit.contrast(), contrast::contrast(), multcomp::glht(). Não tenho certeza se todas tem métodos para objetos da classe gls. Uma pergunta para estimular o pensamento: se você pode assumir que a correlação diminui continuamente com o intervalo de tempo, para quê fazer teste de média se você pode também modelar a sua resposta como uma função contínua no tempo? 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 ==========================================================================