
En la tabla ANOVA se lee:

Movimientos:Grupo  3   5.33    1.78   0.7341 0.5401739


Es decir, los distintos grupos generan distintas rectas de regresión que 
solo difieren en la elevación (ordenada en el origen), pero que forman 
un haz de rectas paralelas. El coeficiente de regresión es igual para 
los cuatro grupos.

No procede por tanto la comparación de las pendientes de las rectas de 
regresión (no son diferentes, al menos sus diferencias no son 
estadísticamente significativas) y el modelo a plantear debe ser un 
modelo sin interacción entre la covariable y el factor.

Las comparaciones múltiples entre los niveles del factor (ordenadas en 
el origen) se resuelven mediante:

ANCOVA <- lm(Tiempo~Movimientos + Grupo)

summary(glht(ANCOVA, linfct = mcp(Grupo = "Tukey")))

Saludos


El 27/06/12 09:58, Luis Fernando García Hernández escribió:
>> Estimados colegas,
>>
>> Les escribo porque hay una situación que me tiene un poco complicado. Me
>> encuentro interesado en comparar la pendiente de varias líneas rectas
>> mediante un análisis de covarianza. Realicé el análisis en el programa,
>> pero he tenido problemas con la interpretación de los resultados y quisiera
>> saber si alguno de ustedes podría sacarme de este dilema. La verdad que he
>> leído algunos foros que se contradicen un poco y eso es lo que me genera
>> confusión.
>>
>> En primer lugar quisiera saber cuál es p valor para la comparación entre
>> las pendientes?
>>
>> Si las interacciones separadas por : no indican el p valor de la
>> pendiente, como se pueden realizar comparaciones post hoc?
>>
>> En muchos casos se usa la función ANOVA después de realizar el ANCOVA;
>> cuál es la razón de ésto, por qué se utiliza ANOVA en lugar de aov?
>>
>> Saludos y muchas gracias!
>>
>>      
> Adjunto el código
>
>
>    
>> ancova<- lm(Tiempo~Movimientos*Grupo
>> summary(ancova)
>>      
> Coefficients:
>                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> (Intercept)          13.4444     1.0521  12.778 1.94e-13 ***
> Movimientos          -1.0000     0.3051  -3.277  0.00272 **
> GrupoG2              -5.8089     3.6488  -1.592  0.12223
> GrupoG3              -3.7914     3.5522  -1.067  0.29463
> GrupoG4               0.7345     1.4494   0.507  0.61615
> Movimientos:GrupoG2   0.6356     0.4424   1.437  0.16148
> Movimientos:GrupoG3   0.4082     0.5616   0.727  0.47321
> Movimientos:GrupoG4   0.4184     0.3879   1.079  0.28959
>
> anova(ancova)
>
> Analysis of Variance Table
>
> Response: Tiempo
>                    Df Sum Sq Mean Sq  F value    Pr(>F)
> Movimientos        1 429.04  429.04 177.2294 6.988e-14 ***
> Grupo              3  61.10   20.37   8.4125 0.0003554 ***
> Movimientos:Grupo  3   5.33    1.78   0.7341 0.5401739
> Residuals         29  70.20    2.42
> ---
> Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
>    
>>      
> 	[[alternative HTML version deleted]]
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>    
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