Duncan

O que o bloco faz

models/duncan Aplica o teste de Duncan às médias do tratamento e retorna grupos por letras. A saída é models/emm.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Intervalo de confiança

Uma faixa de valores calculada a partir da amostra. Com 95% de confiança, o procedimento produz intervalos que contêm o valor verdadeiro em 95% das amostras possíveis; não quer dizer que um intervalo específico tenha 95% de probabilidade de acertar.

Modelo linear generalizado (GLM)

Uma extensão do modelo linear para respostas que não são normais, como contagens (Poisson) e proporções ou sim/não (binomial). Uma função de ligação conecta a média da resposta à parte linear do modelo.

Fator

Uma variável explicativa categórica cujo efeito se quer estudar, como adubo, cultivar ou dose. Num experimento fatorial, dois ou mais fatores são combinados.

Nível

Cada valor que um fator assume no estudo: as doses 0, 50 e 100 kg/ha são três níveis do fator dose.

Comparações múltiplas

Comparar muitos pares de tratamentos aumenta a chance de achar alguma diferença só por acaso. Os procedimentos de comparações múltiplas (Tukey, Dunnett, Scott-Knott...) controlam essa chance de formas diferentes, e por isso podem discordar entre si.

Quando usar

Use em experimentos de tratamento quando o plano analítico especifica o procedimento de Duncan para agrupar médias.

Pressupostos

• O modelo que entra atende aos seus pressupostos (erros normais, variância constante, independência): as comparações usam o erro padrão dele.

  Verificar:Normalidade dos resíduosLeveneDiagnóstico dos resíduos

  Se falhar: Acerte o modelo antes: transformação, models/glm, ou models/lmer para erros correlacionados.

• As médias vêm de uma ANOVA com um erro só por fator (o bloco escolhe o erro (a) ou (b) na parcela subdividida), e os dados são balanceados: as médias usadas são as da tabela.

  Se falhar: No desbalanceado, ou em GLM e misto, use o models/emmeans.

• Sem interação relevante com outro fator; havendo, a média de um fator somada sobre o outro esconde o que aconteceu.

  Verificar:Quadro da ANOVA

  Se falhar: Compare dentro de cada nível do outro fator (Por no models/emmeans).

• Aceita-se uma taxa de erro por família maior que a nominal: o nível de proteção cai com o número de médias entre as comparadas.

  Se falhar: Para controlar o erro da família, use o Tukey do models/emmeans.

Configuração

Tratamento escolhe o fator; Confiança (padrão 0,95) define o nível de decisão, com alfa = 1 − confiança.

Exemplo

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.models", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "milho_dbc") |>
  tr_add("ajuste", "models/anova_dbc", resposta = "producao", tratamento = "hibrido", bloco = "bloco", from = "dados") |>
  tr_add("resultado", "models/duncan", tratamento = "hibrido", from = "ajuste")

O DBC de milho fornece médias de produção dos híbridos; as letras de Duncan indicam quais híbridos o procedimento não separa ao nível de confiança usado.

Como interpretar

Letras comuns indicam médias não separadas pelo procedimento. Duncan é menos conservador que Tukey no controle de erro familiar.