Minha intervenção vai contra o contexto das mensagens de erro. Você tá
aplicando um SK para níveis do fator tempo que contínuo. Embora não esteja
errado do ponto de vista estatístico, do ponto de vista pŕatico/científico
expressar o efeito do tempo por alguma função (polinômio ou modelo não
linear) é considerado mais adequado por ser um fator qualitativo, no caso
com 7 níveis. Outro ponto que não estou seguro é se o número de níveis deve
ser o mesmo quando tem um fator só em DIC, como afirma o Ivan, mas no meu
teste parece que é isso mesmo. Estranho, pois uma vez me atrevi a programar
o teste e não me recordo se era requisito ter o mesmo número de observações
por nível.
> require(ScottKnott)
>
> da <- data.frame(trat=gl(4,5))
> da$y <- rnorm(nrow(da))
> table(da$trat)
1 2 3 4
5 5 5 5
>
> summary(SK(aov(y~trat, da), which="trat"))
Levels Means SK(5%)
3 0.2190466 a
1 0.1650521 a
2 -0.1431724 a
4 -0.2933151 a
>
> db <- data.frame(trat=gl(2,3))
> db$y <- rnorm(nrow(db))
> dc <- rbind(da, db)
> table(dc$trat)
1 2 3 4
8 8 5 5
>
> summary(SK(aov(y~trat, dc), which="trat"))
Levels Means SK(5%)
3 0.2190466 a
1 0.0773068 a
4 -0.2933151 a
2 -0.3164204 a
Mensagens de aviso perdidas:
1: In if ((lam < valchisq) | (ord1 == k)) { :
a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado
2: In if (lam > valchisq) { :
a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado
3: In if (lam < valchisq) { :
a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado
>
À disposição.
Walmes.
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