[R-br] Diferença resultados agricolae::HSD.test e lsmeas

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[R-br] Diferença resultados agricolae::HSD.test e lsmeas

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Pessoal, poque o resultado dos testes HSD.test e lsmeans diferem neste exemplo?

O resultado fornecido pelo lsmeas está em acordo com o material de onde tirei esse exemplo e que havia sido rodado no SAS. Já o HSD.test difere tanto no valor das médias estimadas como na significancia.

install.packages(c("agricolae",lsmeans"))
library(agricolae)
library(lsmeans)

COVARIANCIA<-read.csv("https://www.dropbox.com/s/0uvwqnnvsdsvphc/Covariancia.csv?raw=1",head=TRUE)

modeloCOVAR<-lm(GANHO~PESOINIC+DIETA,data=COVARIANCIA)
anova(modeloCOVAR)
HSD.test(modeloCOVAR,"DIETA",console=TRUE)
lsmeans(modeloCOVAR,pairwise~DIETA,adjust="tukey")

--
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Fernando Souza
Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal
Celular: (31)99796-8781 (Vivo)
[hidden email]
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307
Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/
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Re: [R-br] Diferença resultados agricolae::HSD.test e lsmeas

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Isso acontece porque a lsmeans() usa médias ajustadas para o efeito de peso inicial enquanto que HSD.test() usa as médias amostrais que não são ajustadas. Com a função doBy::LSmeans() pode-se verificar que as médias ajustadas são para um animal hipotético de peso igual a média dos animais do experimento. Quando fizer análise de covariância, o mais correto é usar médias ajustadas. As médias amostrais só serão iguais a média ajustada quando os efeitos dos fatores a serem marginalizados são ortogonais. Esse é o caso do experimento em DBC balanceado onde as médias ajustadas e as médias amostrais são iguais pois o efeito de bloco é ortogonal ao de tratamentos.

library(multcomp)
library(doBy)

lsm <- LSmeans(modeloCOVAR, effect = "DIETA")
lsm$K

# Média do peso inicial.
mean(COVARIANCIA$PESOINIC)

# Média do ganho por dieta.
aggregate(GANHO ~ DIETA, data = COVARIANCIA, FUN = mean)

À disposição.
Walmes.


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Re: [R-br] Diferença resultados agricolae::HSD.test e lsmeas

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boa noite,
estou precisando verificar o efeito linear e quadrático para um modelo usando a lsmeans. Imagina neste exemplo DIETA sendo quantitativo 10, 20 e 30. Como eu poderia programar tal análise usando a lsmeans?
Grato
Em terça-feira, 31 de janeiro de 2017 13:17:52 BRST, Walmes Zeviani via R-br <[hidden email]> escreveu:


Isso acontece porque a lsmeans() usa médias ajustadas para o efeito de peso inicial enquanto que HSD.test() usa as médias amostrais que não são ajustadas. Com a função doBy::LSmeans() pode-se verificar que as médias ajustadas são para um animal hipotético de peso igual a média dos animais do experimento. Quando fizer análise de covariância, o mais correto é usar médias ajustadas. As médias amostrais só serão iguais a média ajustada quando os efeitos dos fatores a serem marginalizados são ortogonais. Esse é o caso do experimento em DBC balanceado onde as médias ajustadas e as médias amostrais são iguais pois o efeito de bloco é ortogonal ao de tratamentos.

library(multcomp)
library(doBy)

lsm <- LSmeans(modeloCOVAR, effect = "DIETA")
lsm$K

# Média do peso inicial.
mean(COVARIANCIA$PESOINIC)

# Média do ganho por dieta.
aggregate(GANHO ~ DIETA, data = COVARIANCIA, FUN = mean)

À disposição.
Walmes.


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