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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