Ok Benilton,       Atendi a sua explicação e já corrigi. Agora estou utilizando os valores não diretamente em proporção, mais em duas coluna com número de insetos mortos e na outra o numero de insetos vivos. Mais agora existe uma outra questão que me inquieta e vou pedir sua ajuda. Existem alguns ajustes que faço e tenho problema de superdispersão, mais quando faço, apenas de maneira exploratória, alguma transformação dos dados como log(x+1), principamente quando utilizo a família Poisson eu tenho que a relação deviance residual/ df residual fica <1 e o Q-Q plot melhora também. Onde coloco a questão, o emprego de distribuições de erros mais adequadas aos dados não é justamente para fugir de transformações que tentavam fazer com que os dados mimetizassem normalidade e na verdade o que acontece com os dados quando faço esse tipo de transformação? Exemplificando: test<-rpois(100,30) m1<-glm(test~1,family="quasipoisson") summary(m1) plot(m1) m2<-glm((log(test+1))~1,family="quasipoisson") summary(m2) plot(m2) Obrigado,   Alexandre dos Santos Engenheiro Florestal, MSc. Universidade Federal de Lavras Departamento de Entomologia Laboratório de Entomologia Florestal Caixa Postal 3037 37200-000 - Lavras/MG Fone: +55 (35) 3829-5122