Walmes,
Muito obrigado pelos esclarecimentos e sugestões. Estava exatamente
com S-K em mente quando passei a empregar a segunda abordagem.
Redobrados agradecimentos,
Alexandre
Em 17/06/2012 22:34, Walmes Zeviani escreveu:
Na minha opinião, o procedimento 2 carrega muito da idéia do
Skott-Knott. Ambos são válidos pois o 1 é um teste de comparação
múltipla de parâmetros e o segundo é um teste de razão de
verossimilhanças entre modelos aninhados. Fique com o que for mais
confortável mas lembre-se que em 1 você compara parâmetros e em 2 você
compara modelos. Um estudo sobre os níveis de cobertura dessas
abordagens seria um coisa interessante.
À disposição.
Walmes.
On 6/17/12, ASANTOS<[email protected]> wrote:
Boa noite pessoal,
Gostaria de saber se do ponto de vista da interpretação
estatística do método empregado, existe diferença entre comparar 3
tratamento hipotéticos usando:
1)
require(multcomp)
y<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,5), MoreArgs=list(n=100)))##Criação da
variável resposta
trat<- gl(3,100) ##Criação dos tratamentos
m.1<- glm(y~trat,family="poisson")
anova.m.1<- anova(m.1, test="Chi")
anova.m.1
summary(glht(m.1, linfct=mcp(trat="Tukey")))
#Os tratamentos 1 e 3 são semelhantes e diferentes do tratamentos 2
ou
2)
m.1<-glm(y~trat,family="poisson")
m.0<- glm(y~1,family="poisson")
anova(m.1,m.0,test="Chi")####Existe diferença
sort(tapply(y,trat,mean))## Ordenando as médias
levels(trat)
##Modelo T1 e T3
t1t3<-trat
levels(t1t3)
levels(t1t3)[1]<-"1+3"
levels(t1t3)[3]<-"1+3"
levels(t1t3)
m.2<- glm(y~t1t3,family="poisson")
anova(m.1,m.2,test="Chi")####Semelhantes
## Mas se faço qualquer uma das outras combinações "1+2" ou "2+3" os
valores do teste Chi são significativos, podendo-se concluir que os
tratamentos 1 e 3 são semelhantes e diferentes do tratamentos 2.
Obrigado,
--
Alexandre dos Santos
Engenheiro Florestal, Dr.
Universidade Federal de Lavras
Departamento de Entomologia
Laboratório de Entomologia Florestal
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