Bom Dia pessoal,
Estou realizando alguns testes de Tukey com ajuda do pacote agricolae para algumas variáveis que possuem distribuição normal, então fiz para uma destas: # ##N.ovulos anova.o<-aov(n.ovulos~factor(tratamento)+factor(geracao)+factor(rep),data=dados6) summary(anova.o) # ##Tratamento 1 casal nas geracoes with(subset(dados6,tratamento == "1casal"),HSD.test(n.ovulos,geracao, DFerror=df.residual(anova.o),MSerro=deviance(anova.o)/df.residual(anova.o), group = TRUE)) ##Tratamento 10 casais nas geracoes with(subset(dados6,tratamento == "10casal"),HSD.test(n.ovulos,geracao, DFerror=df.residual(anova.o),MSerro=deviance(anova.o)/df.residual(anova.o), group = TRUE)) Ate ai tudo bem, porém ... tenho algumas outras variáveis explicativas dentro do mesmo experimento como razão sexual por exemplo, que é uma proporção (número de fêmeas/número de fêmeas+número de machos) que não tem distribuição normal e fiz o ajuste por GLM com distribuição de erros binomial. E agora gostaria de saber se não existe alguma forma de se utilizar HSD.test () do agricolae utilizando as informações da anova() do meu modelo binomial de maneira análoga ao aov() que utilizo para os dados com distribuição normal ou vou ter que tratar os dados com outras distribuições de erros com o glht() do multcomp? Ou deveria fazer toda a abordagem do problema pegando as variáveis que têm normalidade e utilizar distribuição gaussiana via glm() e tratar todo o experimento através de contrastes de modelo via multcomp(), visando a uniformizar a abordagem estatística dada ao mesmo experimento? 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
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