Hola.
El mar, 13-02-2018 a las 12:32 +0100, Yesica Pallavicini Fernandez
escribió:
> 1) en anova2 quiero testar el modelo
> 
> Y~T,
> Y~A
> Y~B
> Y~TxA
> Y~AxB
> Y~AxBxT
> ¿Está bien planteada la función? anova2<-lm(d$Y~d$T*d$A*d$B)
> 
> 2) En la salida de ambas anovas, el resultado es diferente para la
> misma
> variable (T). Es mas, en la anova 1 el resultado es no significativo
> y en
> anova2 si lo es ¿A que se debe esto?
> 
> 3) Estos análisis los he repetido en SAS ¿ Por que puede dar
> diferente
> resultado en un programa y en otro?

Si tu objetivo es el anova, yo creo que es mejor utilizar la función
aov().

A continuación un ejemplo utilizando los datos npk:

> summary(aov(yield ~ N*P*K, npk))
            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
N            1  189.3  189.28   6.161 0.0245 *
P            1    8.4    8.40   0.273 0.6082  
K            1   95.2   95.20   3.099 0.0975 .
N:P          1   21.3   21.28   0.693 0.4175  
N:K          1   33.1   33.14   1.078 0.3145  
P:K          1    0.5    0.48   0.016 0.9019  
N:P:K        1   37.0   37.00   1.204 0.2887  
Residuals   16  491.6   30.72                 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

que produce lo mismo que:

proc anova data=npk;
class n p k;
model yield=n|p|k ;
run;

SourceDFAnova SSMean SquareF ValuePr > 
FN1189.2816667189.28166676.160.0245P18.40166678.40166670.270.6082N*P121.281666721.28166670.690.4175K195.201666795.20166673.100.0975N*K133.135000033.13500001.080.3145P*K10.48166670.48166670.020.9019N*P*K137.001666737.00166671.200.2887

Ojalá sea de utilidad.

¡Salud!

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