Alisson,

Vou testar e lhe retorno. Muito obrigado!

Laia

On 20/01/14 at 04:45am, Alisson Lucrecio wrote:
> glmer1 <- glmer(cbind(morto, total - morto) ~ tratamento + tempo + 
> tratamento:tempo + (1 | placapetri), family = binomial, data = dados))
> 
> Use glmer em lme4 + step para anova em lmeTest
> 
> att.
>  
> Alisson Lucrécio da Costa
> 
> 
> 
> On Monday, January 20, 2014 9:50 AM, walmes . <[email protected]> wrote:
>  
> Vejamos se entendi corretamente. A placa de petri é sua unidade experimental 
> que recebe um nível do fator (contínuo) ração que tem 6 níveis. A placa é 
> subdividida e 4 partes e cada uma delas é observada respeitando níveis do 
> segundo fator (contínuo) tempo. Se são 4 partes então são 4 níveis de tempo. 
> A resposta avaliada é o número de mortos e número de vivos. Sob certas 
> suposições, a probabilidade de mortos pode ser associada à distribuição 
> binomial (x=número de mortos, n=número total=mortos+vivos). Ainda pode-se 
> considerar o efeito aleatório da unidade experimental (ue) pois trata-se de 
> um experimento de parcela subdividida, muito embora não seja de medida 
> repetida por existe uma fatia na placa para cada tempo. Então o modelo 
> candidato seria
> 
> 
> y ~ binomial(p=f(...), n=n)
> 
> f(...) = ração+tempo+ração:tempo+ue
> 
> ue ~ normal(0, sigma_u)
> 
> 
> Se o n for grande e x/n não estiver tão nas bordas (perto de zero ou um), 
> então não é tão contraindicado usar a distribuição normal no lugar da 
> binomial. Lembrando que é possível aplicar uma transformação, como logito, 
> gompito, probito, para "ter mais normalidade". Mesmo diante dessas 
> alternativas, eu considero a abordagem glmm (binomial com efeitos aleatórios) 
> mais apropriada. Verifique a função lme4::glmer().
> 
> À disposição.
> Walmes.
> 
> 
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> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código 
> mínimo reproduzível.

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-- 
Marcelo
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