Diego, dê uma olhada em http://www.r-bloggers.com/r-tutorial-series-two-way-repeated-measures-anova/ É parecido com o que vc busca. Talvez vc tenha estruturado as matrizes de forma inadequada para a função que quer usar. Espero que ajude. Abs Olympio Em 05/10/2012 14:15, Augusto Ribas escreveu:
Não da pra fazer usando a função aov? Por exemplo considerando somente o tipo e dias do experimento:
dados<-structure(list(Day = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("0", "2", "4"), class = "factor"), Type = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("c", "t"), class = "factor"), Replicate = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"), logbiovolume = c(19.34, 18.27, 18.56, 18.41, 18.68, 18.86, 18.81, 18.84, 18.52, 18.29, 17.91, 17.67, 19.16, 18.85, 19.36, 19.05, 19.09, 18.26)), .Names = c("Day", "Type", "Replicate", "logbiovolume"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18"), class = "data.frame")
library(lattice) bwplot(logbiovolume ~ Type|Day,data=dados) anova.rep<- aov(logbiovolume ~ Type * Day + Error(as.factor(rep(c(1:6),3))), data = dados) summary(anova.rep)
Qd eu fiz foi usando esse tutorial, caso sirva de ajuda: http://www.ats.ucla.edu/stat/R/seminars/Repeated_Measures/repeated_measures....
Em 5 de outubro de 2012 10:33, Diego Pujoni <diegopujoni@gmail.com> escreveu:
Olá pessoal, estou realizando uma ANOVA com medidas repetidas e estou utilizando a função "Anova" do pacote "car".
Medi o biovolume de algas a cada dois dias durante 10 dias (no banco de dados abaixo só coloquei até o 4° dia). Tenho 2 tratamentos ("c","t") e o experimento foi realizado em tréplicas ("A","B","C").
Pa2 Day Type Replicate logbiovolume 1 0 c A 19.34 2 0 c B 18.27 3 0 c C 18.56 4 0 t A 18.41 5 0 t B 18.68 6 0 t C 18.86 7 2 c A 18.81 8 2 c B 18.84 9 2 c C 18.52 10 2 t A 18.29 11 2 t B 17.91 12 2 t C 17.67 13 4 c A 19.16 14 4 c B 18.85 15 4 c C 19.36 16 4 t A 19.05 17 4 t B 19.09 18 4 t C 18.26
Pa2.teste = within(Pa2,{group = factor(Type) time = factor(Day) id = factor(Replicate)}) matrix = with(Pa2.teste,cbind(Pa2[,VAR][group=="c"],Pa2[,VAR][group=="t"])) matrix [,1] [,2] [1,] 19.34 18.41 [2,] 18.27 18.68 [3,] 18.56 18.86 [4,] 18.81 18.29 [5,] 18.84 17.91 [6,] 18.52 17.67 [7,] 19.16 19.05 [8,] 18.85 19.09 [9,] 19.36 18.26 [10,] 19.63 18.96 [11,] 19.94 18.06 [12,] 19.54 18.37 [13,] 19.98 17.96 [14,] 20.99 17.93 [15,] 20.45 17.74 [16,] 21.12 17.60 [17,] 21.66 17.33 [18,] 21.51 18.12 model <- lm(matrix ~ 1) design <- factor(c("c","t"))
options(contrasts=c("contr.sum", "contr.poly")) aov <- Anova(model, idata=data.frame(design), idesign=~design, type="III") summary(aov, multivariate=F)
Univariate Type III Repeated-Measures ANOVA Assuming Sphericity
SS num Df Error SS den Df F Pr(>F) (Intercept) 12951.2 1 6.3312 17 34775.336 < 2.2e-16 *** design 19.1 1 17.3901 17 18.697 0.0004606 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
O problema é que eu acho que esta função não está levando em consideração os dias, nem as réplicas. Como faço para introduzir isto na função. Vocês conhecem alguma função correspondente não paramétrica para este teste? Tipo um teste de Friedman com dois grupos (tratamento e réplica) e um bloco (tempo)? Pelo que entendi, a função friedman.test só faz com um grupo apenas.
Muito Obrigado
Diego PJ
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