Muchas gracias Jorge. Eso era.

Manuel

El 11 de junio de 2012 20:06, Jorge I Velez <jorgeivanvelez@gmail.com>escribió:

> Hola Manuel,
>
> Interprete mal lo quieres hacer.  Me disculpo.
>
> Una forma de obtener las comparaciones es usando la funcion TukeyHSD() de
> la siguiente manera:
>
> R> TukeyHSD(ANOVA <- aov(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos))
> Tukey multiple comparisons of means
>     95% family-wise confidence level
>
> Fit: aov(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos)
>
> $dieta
>     diff      lwr     upr     p adj
> B-A 0.25 -0.95739 1.45739 0.8283459
> C-A 1.10 -0.10739 2.30739 0.0726746
> C-B 0.85 -0.35739 2.05739 0.1714239
>
> $cobertura
>                  diff       lwr        upr     p adj
> light-dark -0.9333333 -1.728914 -0.1377526 0.0268535
>
> Otras formas, mas flexibles por cierto, son
>
> R> require(gmodels)
> R> ?glh.test
>
> y http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/index.html
>
> Jorge.-
>
>
>
> 2012/6/11 Manuel Spínola <>
>
>> Muchas gracias Jorge.
>>
>> Lei los mensajes que me recomendaste, pero creo que no es lo ando
>> buscando, yo quiero una forma de ver todas las comparaciones posibles
>> (todos los tamaños de efecto posibles).  Es decir, que me muestre la
>> diferencia de A vs B, A vs C y B vs C, incluso si el modelo especifica
>> interacción de ambos factores, que muestre los tamaños de efectos del
>> modelo con interacción.  Quizá mal interpreté las respuestas en los mensjes
>> que me indicaste.
>>
>> Saludos,
>>
>> Manuel Spínola
>>
>> El 11 de junio de 2012 19:29, Jorge I Velez <> escribió:
>>
>> Hola Manuel,
>>>
>>> Hace poco hubo una pregunta similar en la lista.  En
>>> http://bit.ly/LF4UNH podras encontrar toda la discusion y los recursos
>>> necesarios.
>>>
>>> Saludos,
>>> Jorge.-
>>>
>>>
>>> 2012/6/11 Manuel Spínola <>
>>>
>>>>  Estimados miembros de la lista,
>>>>
>>>> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría
>>>> ver
>>>> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de
>>>> efectos,
>>>> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de
>>>> referencia en el modelo lineal.  ¿Hay alguna función que pueda hacer
>>>> esto,
>>>> y además un gráfico?  No me interesan los valores de P o ajustar por
>>>> comparaciones múltiples.
>>>>
>>>> Desde ya muchas gracias.
>>>>
>>>> Manuel Spínola
>>>>
>>>> modelo y datos:
>>>>
>>>> > mod1 <- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos)
>>>> > summary(mod1)
>>>>
>>>> Call:
>>>> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos)
>>>>
>>>> Residuals:
>>>>    Min      1Q  Median      3Q     Max
>>>> -0.6333 -0.3458 -0.1000  0.2333  0.8667
>>>>
>>>> Coefficients:
>>>>               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
>>>> (Intercept)      8.1667     0.3450  23.671 1.08e-08 ***
>>>> dietaB           0.2500     0.4225   0.592   0.5704
>>>> dietaC           1.1000     0.4225   2.603   0.0315 *
>>>> coberturalight  -0.9333     0.3450  -2.705   0.0269 *
>>>> ---
>>>> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>>>>
>>>> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom
>>>> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169
>>>> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF,  p-value: 0.03178
>>>>
>>>>
>>>> > dput(dos)
>>>> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2,
>>>> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L,
>>>> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"
>>>> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L,
>>>> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class =
>>>> "factor")), .Names = c("crecimiento",
>>>> "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
>>>> -12L))
>>>>
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> --
>>>> *Manuel Spínola, Ph.D.*
>>>>
>>>> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre
>>>> Universidad Nacional
>>>> Apartado 1350-3000
>>>> Heredia
>>>> COSTA RICA
>>>> mspinola@una.ac.cr
>>>> mspinola10@gmail.com
>>>> Teléfono: (506) 2277-3598
>>>> Fax: (506) 2237-7036
>>>> Personal website: Lobito de río <
>>>> https://sites.google.com/site/lobitoderio/>
>>>> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/>
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>>>> R-help-es@r-project.org
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>>
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