Walmes,
Obrigado pela ajuda, instalei o pacote HH e vou estudar a
interpretação dos resultados;
Não sei se esta correta minha interpretação mais chamo de índice
ambíguo quando o Tukey apresenta resultados do tipo ab, por
exemplo;
Bom na verdade eu incluí as repetições pois futuramente pretendo
aplicar esta abordagem à dados reais advindos do campo que são em
DBC, onde algumas vezes encontro variação entre blocos e zeros
inflacionados, onde pretendo verificar se há significância ou não e
como estão influenciando na correta determinação do efeito dos
tratamentos, bom mesmo assim me esqueci de especificar com fator;
Gostaria de te pedir se você conhece algum trabalho(s) de
referência(s) que utiliza desdobramentos de contrastes com GLM na
análise dos dados, pois apesar de ser adepto à abordagem da análise
de dados usando sua adequada distribuição de erros, tenho muita
dificuldade em justificar a metodologia de contrastes com GLM para
revisores de revistas na área a qual trabalho.
Redobrados agradecimentos,
Alexandre
On 10/14/2011 11:12 AM, Walmes Zeviani wrote:
Alexandre,
O que é índice ambíguo e decisão na distribuição do índice?
No seu CMR, se você diz que é DIC, não precisa incluir efeito
das repetições. E mesmo que fosse um caso de inclusão, elas
deveriam ser codificadas como fator e não métricas. Se entendi,
você questiona a apresentação dos resultados da glht(). Você
tava esperando um conjunto de letras ao lado das estimativas
pontuais, é isso? Isso não vai acontecer, mesmo porque, para
atribuir letras sem ter problemas de interpretação, é necessário
que todo par de contraste tenha o mesmo erro padrão, para que
exista uma dms (diferença mínima significativa) constante. Isso
só ocorre para o caso Gaussiano quando temos homocedasticidade e
balanceamento. Veja na coluna Std.Err. que os erros padrões são
variáveis. Isso porque na família glm a variância depende da
média, logo, contraste entre médias tem variância que dependem
das médias envolvidas. Na biblioteca HH existe um método gráfico
para ajudar a interpretar essa saída http://www.oga-lab.net/RGM2/func.php?rd_id=HH:mmc.
#y1 <-
c(rpois(100, lambda=5), rpois(100, lambda=10), rpois(100,
lambda=5), rpois(100, lambda=7))##Geração da variável resposta
y1 <-
c(mapply(rpois, lambda=c(5,10,5,7), MoreArgs=list(n=100)))
#trat <-
c(rep(1,100), rep(2,100), rep(3,100), rep(4,100))##Geração dos
trat <-
gl(4,100)
#repeticao
<- rep(1:100, 4) ##Imaginado um DIC colocando as repetições
#trat<-as.factor(trat)
# se é dic,
não inclui efeito das repetições
m.1 <-
glm(y1~trat,family="poisson")
anova.m.1
<- anova(m.1, test="Chi")
anova.m.1
summary(glht(m.1,
linfct=mcp(trat="Tukey")))
À disposição.
Walmes.
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Walmes Marques
Zeviani
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49.231759 W)
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