Ola pessoal. Estou aqui ainda muito confuso com o que estou fazendo. Alguém poderia dar uma olhadinha pra ver se estou no caminho certo? E outra coisa eu não consigo arrumar a matriz de contrastes para testar o que eu quero. Segue um cmr do que to fazendo. E boa sexta feira a todos :) #Criandos dados set.seed(1) Resposta<-c(rnorm(20,2),rnorm(10,5),rnorm(20,5),rnorm(10,8)) Perigo<-rep(c("Baixo","Alto"),each=30) Id<-c(rep(1:10,3),rep(11:20,3)) Dia<-rep(rep(1:3,each=10),2) dados<-data.frame(cbind(Perigo,Dia,Id,Resposta)) dados$Resposta<-as.numeric(levels(dados$Resposta))[dados$Resposta] str(dados) #Olhando os dados com um grafico library(lattice) xyplot(Resposta~Dia|Perigo,data=dados, pch=16, col="black", cex=1.3, strip=strip.custom(bg="white"),type=c("p","a"),scale=list(tck=c(1,0),alternating=1)) #Anova de medidas repetidas modelo<-aov(Resposta~Perigo*Dia+Error(Id),data=dados) summary(modelo) #Legal é diferente os dias e o tratamento, mas quão diferente? #tentando avaliar isso. #arrumando os dados pra usar a função gls library(nlme) dados.gls<-groupedData(Resposta~as.numeric(Perigo)*as.numeric(Dia)|Id,data=dados) #testando os varios modelos de estrutura de variancia-covariancia #Modelo Compound Symmetry fit.cs<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls, corr=corCompSymm(,form=~1|Id)) summary(fit.cs) #Modelo Unstructured fit.un<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls, corr=corSymm(form=~1|Id),weights=varIdent(form=~1|Dia)) summary(fit.un) #Modelo Autoregressive fit.ar1<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls, corr=corAR1(,form=~1|Id)) summary(fit.ar1) #Modelo Autoregressive with heterogeneous variances fit.arh1<-gls(Resposta~Perigo*Dia,data=dados.gls, corr=corAR1(,form=~1|Id),weight=varIdent(form=~1|Dia)) summary(fit.arh1) #Comparando os modelos anova(fit.cs, fit.un) #pq aqui ele nao faz teste? anova(fit.cs, fit.ar1) anova(fit.cs, fit.arh1) #Compound Symetry é o melhor pois é mais simples e ninguem foi muito diferente #no AIC, ou seja ele é mais simples e explica bem e "ninguem" é diferente dele. #So que o que vejo é comparar tudo com o Alto dia 1 summary(fit.cs) #O valor do intercept é referente a media do alto Perigo do dia 1 certo? # todos os valores são comparados com ele... aggregate(dados$Resposta,list(dados$Perigo,dados$Dia),mean) #logo o perigo baixo do dia(PerigoBaixo) 1 é diferente. #Perigo alto dia 2(Dia2) é igual #mas dia 3 é diferente, o perigo baixo dia 2 não deveria ser diferente #e o PerigoBaixo:Dia3 igual? #aqui ja me perdi e nao entendo o que ta acontecendo #E Eu queria comparar os dias 1 entre eles, os dias 2 entre eles #e os dias 3 entre eles.. #Tipo perigos no dia 1, perigos nos dia 2 e nos dia 3, tem como mudar #a matriz de contrastes pra adaptar a essa pergunta? contrasts(dados$Dia) Em 22 de novembro de 2011 16:35, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:

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 ==========================================================================

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Omg. Vida difícil. Não consigo instalar o pacote 'contrast" Como foi comentado em outro e-mail, ele necessita do pacote Design, que foi descontinuado. Ai eu fui la e baixei a ultima versão no link do R que o Benilton comentou no outro e-mail Ai quando vou instalar a partir do zip da o seguinte erro: ##########################################################################

utils:::menuInstallLocal() Erro em read.dcf(file.path(pkgname, "DESCRIPTION"), c("Package", "Type")) : não é possível abrir a conexão Além disso: Mensagens de aviso perdidas: 1: In unzip(zipname, exdir = dest) : erro 1 na extração a partir de arquivo zip 2: In read.dcf(file.path(pkgname, "DESCRIPTION"), c("Package", "Type")) : não foi possível abrir o arquivo comprimido 'Design_2.3-0.tar.gz/DESCRIPTION', motivo provável 'No such file or directory' #######################################################################################################

Mas esse arquivo DESCRIPTION ta la dentro do arquivo compactado do pacote, eu fui la olhar, não sei o que acontece. Dei um sys.info() pra ver se ajudo. ###

Sys.info() sysname release "Windows" "7" version nodename "build 7601, Service Pack 1" "AUGUSTO_NOTE" machine login "x86" "Augusto Notebook" user effective_user "Augusto Notebook" "Augusto Notebook" ###

To vendo que ta chegando a hora de mudar pro linux... Em 25 de novembro de 2011 10:56, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:

Augusto,

Você deve crias os contrastes de Tukey. Não há função para isso. Você deve criar exatamente da maneira como você quer comparar, ou seja, pelas suas explicações, comparar níveis de B (pairwise) fixando níveis de A. Combinando as funções que o R possui (combn, apply, contrast, multcomp) a tarefa fica simples.

da <- expand.grid(A=gl(3,1), B=gl(4,4)) da$y <- rnorm(nrow(da))

require(nlme)

m0 <- gls(y~A*B, da) anova(m0)

# comparar níveis (pairwise) de B fixando nível de A (contrastes de Tukey) choose(nlevels(da$B), 2) # número de comparações cpr <- combn(nlevels(da$B), 2); cpr # as comparações

Blev <- levels(da$B) Alev <- levels(da$A) cpr.names <- paste("B", cpr[1,], "-", "B", cpr[2,], sep="")

require(contrast)

cpr.list <- lapply(cpr.list, t) cpr.list # matriz de contrastes de Tukey entre B fixando A

c0 <- apply(cpr, 2, function(i){ c1 <- contrast(m0, list(A=Alev[1], B=Blev[i[1]]), list(A=Alev[1], B=Blev[i[2]])) c1$X }) colnames(c0) <- paste("A", Alev[1], "/", cpr.names, sep="") c0

require(multcomp) glht(m0, linfct=t(c0)) # repetir para os demais níveis de A

À disposição. Walmes.

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