Comparações de médias

O que o bloco faz

models/pairwise Compara médias ajustadas em pares ou contra um controle, com p-valores ajustados. A saída é models/effects.

Antes de continuar

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

p-valor

A probabilidade de obter um resultado tão extremo quanto o observado, ou mais, se a hipótese nula fosse verdadeira. p-valor pequeno indica dados pouco compatíveis com a hipótese nula; ele não é a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira nem mede o tamanho do efeito.

Fator

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

Contraste

Uma comparação planejada entre médias de tratamentos, escrita como soma de médias com pesos que somam zero (por exemplo, a média do controle contra a média dos adubados).

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.

Normalidade

Pressuposto de que os erros do modelo seguem a distribuição normal (em forma de sino). Em modelos lineares ele se confere nos resíduos, não nos dados brutos; desvios leves pesam pouco em amostras grandes.

Quando usar

Use após calcular médias ajustadas, quando a pergunta pede contrastes par a par ou comparações com um controle.

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.

• 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).

• As comparações foram escolhidas antes de ver os dados (todos os pares, ou todos contra o controle): o ajuste protege essa família, e não comparações escolhidas depois.

Configuração

Comparar seleciona todos os pares ou contra controle; informe o rótulo do controle quando aplicável e escolha Ajuste.

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("medias", "models/emmeans", especs = "hibrido", from = "ajuste") |>
  tr_add("resultado", "models/pairwise", from = "medias")

O contraste final compara todos os pares de híbridos com ajuste de Tukey padrão.

Como interpretar

A saída identifica contraste, diferença e p-valor ajustado. Com Dunnett, cada nível é comparado ao controle indicado.