trama

Coleção modelos

Waller-Duncan

Teste de Waller-Duncan (bayesiano, razão K): letras de agrupamento das médias.

O que o bloco faz

models/waller_duncan Aplica Waller–Duncan às médias 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.

Resíduo
A diferença entre o valor observado e o valor que o modelo ajustado prevê para aquela observação. É nos resíduos que se conferem os pressupostos do modelo: eles devem parecer ruído, sem padrão.
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.
Tratamento
A condição aplicada a uma unidade experimental: um nível de um fator ou uma combinação de níveis de vários fatores. As comparações do experimento são entre tratamentos.
Análise de variância (ANOVA)
Um método que divide a variação total da resposta em partes atribuídas a cada fonte (tratamentos, blocos, erro) e testa, pela estatística F, se cada fonte explica mais variação do que o acaso.
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 quando a análise especifica Waller–Duncan e uma razão K entre custos dos erros.

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.

  • Os efeitos de tratamento são tratados como intercambiáveis a priori (a regra é bayesiana), e a razão K reflete o custo relativo dos erros tipo I e II.

Configuração

Tratamento escolhe o fator; K pondera custos de erros tipo I e II.

Exemplo

Exemplo de modelos
ANOVA · DBC
Waller-Duncan
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/waller_duncan", tratamento = "hibrido", from = "ajuste")

Para o ajuste em parcelas subdivididas, o teste agrupa as médias de nitrogenio; a saída inclui estimativas e letras segundo a razão K configurada.

Como interpretar

Letras agrupam médias segundo o procedimento bayesiano e a razão K escolhida.

Implementação

  • agricolae::waller.test() versão 1.3.7Com o QM e os gl do erro, o F do tratamento (Fc) e a razão K; group = TRUE.

No código O bloco chama trama.models::tr_models_waller_duncan(), em trama.models/R/agricolae.R:110.

A conta é feita nesta chamada:

  • agricolae::waller.test(b$y, b$trt, DFerror = b$gl, MSerror = b$qm, Fc = b$fc, K = k, group = TRUE, console = FALSE)

    em tr_models_waller_duncan() · trama.models/R/agricolae.R:115

Outras funções de pacotes que o bloco usa (34)

Referências

Teoria

  • Waller, R. A.; Duncan, D. B. (1969). A Bayes rule for the symmetric multiple comparisons problem. Journal of the American Statistical Association, 64(328), 1484-1503. doi:10.1080/01621459.1969.10501073

Ver a bibliografia completa do trama

DuncanTeste de Duncan (amplitude múltipla): letras de agrupamento das médias.Médias ajustadasMédias ajustadas (emmeans) com intervalo de confiança e letras de comparação (Tukey e outros).