Estimados muy buenas quería hacerles unas consultas!

Estoy trabajando con resultados de pesos al destete (variable repuesta) en
animales, comparando animales de distinto genotipo (12) basados en 2 razas
puras AAAA y HHHH con sus respectivas variaciones según los cruzamientos
obtenidos entre las razas.

Mi planteo lo dividí en partes:

1) Ajusté un modelo fijo con las siguientes variables explicativas:

- año
-sexo
-categoría de la madre del ternero (según el número de partos)
-genotipo del ternero en base a la raza de los padres

Con la función lm ajusté el modelo lineal:

model<-lm(pesodes~anio+sexo+categ+genot,data=peso)
summary(model)

Con el summary (model) el *intercepto incluyó además de la media general, el
genotipo AAAA, el sexo H (hembra) y el año más viejo 1994. *

*La duda es si yo quisiera afirmar que la diferencia entre el genotipo AAAA
y el genotipo HHHH es de 6 kg a favor del genotipo AAAA (*como lo expresa la
tabla 1 con los coeficientes)* está bien? o está sesgando la comparación lo
otro que quedó incluído en el intercepto (media general, sexo H y año 1994)?

*
# TABLA 1:

Residuals:
       Min         1Q     Median         3Q        Max
-118.22628  -16.27613    0.07058   16.00515   68.98782

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  152.928      3.766  40.605  < 2e-16 ***
anio1995     -18.852      3.894  -4.841 1.46e-06 ***
anio1996     -12.971      3.983  -3.256 0.001160 **
anio1997     -16.267      3.958  -4.110 4.22e-05 ***
anio1998     -22.752      3.668  -6.203 7.56e-10 ***
anio1999     -22.991      4.167  -5.518 4.18e-08 ***
anio2000       4.480      3.627   1.235 0.216959
anio2001      18.357      3.848   4.770 2.06e-06 ***
anio2002     -13.889      3.914  -3.549 0.000402 ***
sexoM          5.728      1.407   4.071 4.98e-05 ***
categVQU.2    -2.641      1.519  -1.739 0.082243 .
categVQU.3     8.050      3.180   2.532 0.011482 *
genotAAAH     14.921      4.144   3.600 0.000331 ***
genotAAHA     11.736      3.471   3.381 0.000746 ***
genotAAHH     -3.380      2.310  -1.463 0.143792
genotAHAH     12.465      6.888   1.810 0.070569 .
genotAHHA      4.985      6.670   0.747 0.454941
genotHAAH     17.877      5.824   3.070 0.002190 **
genotHAHA     18.888      6.406   2.948 0.003257 **
genotHHAA      7.769      2.336   3.325 0.000909 ***
genotHHAH      5.786      3.320   1.742 0.081692 .
genotHHHA     10.849      4.108   2.641 0.008381 **
*genotHHHH     -6.044      2.274  -2.657 0.007985 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 24.54 on 1225 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3359,     Adjusted R-squared: 0.324
F-statistic: 28.16 on 22 and 1225 DF,  p-value: < 2.2e-16

2)Luego le pedí un ANOVA para ver la significancia de efectos fijos:

anova(model)

Analysis of Variance Table

Response: pesodes
            Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)
anio         8 302153   37769 62.7340 < 2.2e-16 ***
sexo         1   9774    9774 16.2340 5.943e-05 ***
categ        2   7504    3752  6.2318  0.002029 **
genot       11  53589    4872  8.0919 9.061e-14 ***
Residuals 1225 737514     602

*El problema fue que **el resultado que me dió el ANOVA es la suma de
cuadrados tipo 1.

E**xiste alguna forma de pedirle el resultado como suma de cuadrados tipo 3
así puedo saber la significancia de cada una de las variables explicativas
sin que dependa su valor del orden en que las ingrese al modelo?

*3) *Si quisiera realizar compararaciones de múltiples medias, por ejemplo
saber cuales son las medias de peso al destete que son diferentes
significativamente entre los distintos genotipos *(12 genotipos)*, (una vez
que ya se que es significativa la variable genotipo), cómo lo escribiría
usando tukey o usando contrastes?

*Porque si me baso en los resultados del summary.lm(model) solo me compara
el genotipo AAAA contra cada uno de los genotipos restantes pero no puedo
saber si entre ellos tambien hay diferencias.


4) La segunda parte del ajuste de modelos consistió en ajustar un modelo
mixto en base a los efectos fijos año, sexo y categoría de la madre y el
efecto aleatorio fue el efecto geneético del animal.

*La duda es, los resultados no me dan los p-valores de los efectos fijos
para saber si son significatuivos o no, existe alguna forma de saberlo?
porque si yo quisiera ajustar directamente un modelo mixto sin tener que
ajustar uno fijo previamente, puedo hacerlo?


*SALUDOS Y MUCHAS GRACIAS!

Rodrigo.

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