Boa tarde senhores! Estou a alguns dias pesquisando em como fazer um teste de comparações em modelo com covariáveis e cujos slopes são diferentes significativamente, já que, as comparações devem ser feitas com as médias ajustadas para as covariáveis. Já procurei no nablle e pela internet, mais nada esclarecedor. Se alguém já trabalhou com este tipo de problema e que queira me dar uma dica, principalmente no que diz respeito a algum material que explique filosoficamente e matricialmente como funciona as comparações múltiplas neste casos de covariável e ficarei extremamente grato. Segue um CRM do que eu vos falo. set.seed(1) da <- data.frame(Trat=gl(5,10),covi=sample(rpois(100,30),50,replace=TRUE),vari=sample(rpois(100,60),50,replace=TRUE),animal=seq(1:50)) da library(lme4) ancova <- glmer(vari ~ Trat*covi + (1|animal%in%Trat),data=da,family=poisson) Anova(ancova)#A interação mostra que as diferenças de slopes entre Trat são significativas ancova2 <- update(ancova,~.-Trat:covi) anova(ancova2,ancova) library(multcomp) summary(glht(ancova,linfct=mcp(Trat='Tukey'),interaction_average=TRUE,covariate_average=TRUE))#Acredito que isto é feito sem correção para as covariáveis. Em algumas buscas, encontrei que a função effect da library ``effects'' faz tal ajutes, mais não estou seguro quanto ao seu uso. Por isso, com o entendimento de como funciona isto matricialmente e acho que consigo resolver via 'glht'. \begin{signature} <<>>= Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Ilhéus/BA - Brasil Fone: +55 73 3680-5596 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}