El enfoque correcto (a mi entender) para comparar los tratamientos dentro
de cada especie, es hacerlo en un modelo conjunto  donde se evalua
Especie y Tratamientos y su interacción. Si las diferencias entre
tratamientos dependen  de la especie esto debería reflejarse en una prueba
significativa para la interacción. Con esta protección global dada por el
test F, cualquier procedimiento de comparaciones multiples para las medias
de la combinación Especie-Tratamiento seria perfectamente aceptable. Creo
que el problema con la inferencia simultánea no está bien entendido y los
editores tienen una sobre dosis de tabues al respecto. Yo he he
experimentado bastante con las correcciones para controlar lo que se llama
tasa de error familiar y en general mi sensación es que no sirven de mucho
(por no decir de nada). SI tuviera que hacer una corrección utilizaría sin
dudas la de benjamin-hochberg que esta implementada en el paquete que te
sugirieron otros miembros del grupo.

Prof. Julio Di Rienzo
Estadística y Biometría
FCA- U.N. Córdoba
IBS-RARG President
http://sites.google.com/site/juliodirienzo
"Biometry, the active pursuit of biological
knowledge by quantitative methods."
(R.A. Fisher, 1948)


2013/2/13 jaume <jautorbla@gmail.com>

> Estimados herreros,
>
> Sabéis si hay algún sitio donde pueda hacer una pregunta sobre
> estadística, en concreto un diseño experimental. Alguna lista, foros, etc.
>
> Ya se que este no es el sitio adecuado para preguntas de estadística, pero
> por si alguien se pica os la pongo a continuación.
>
> Dos tratamientos C y H.
> Se aplican a una serie de especies (p.e. 10)
> Se observa la respuesta de las especies a cada tratamiento. Para cada
> especie tendremos varios valores (20) para C y varios valores (20) para H.
> Hacemos un modelo lineal en el que se prueba el efecto del tratamiento
> teniendo en cuenta las especies como un factor aleatorio: NO me interesa
> comparar entre especies, solo avisar al modelo que debido a que son
> especies diferentes habrán diferencias.
>
> Después, independientemente del test anterior, hacemos para cada especie
> el test para evaluar el efecto del tratamiento.
> p.e. Para la especie 1 comparamos los 20 valores de C con los 20 valores
> de H y vemos si hay un efecto significativo de el tratamiento. Esto se hace
> con cada especie.
>
> La pregunta es la siguiente:
> Si hubiéramos comparado especie a especie con un test post-hoc para ver
> diferencias significativas ENTRE las especies habríamos aplicado una
> corrección p.e. Bonferroni para la significación. Ahora, nos encontramos
> que hacemos 10 tests, uno por especie ¿Habría que corregir el valor critico
> de la significación de alguna forma? En mi opinión no, son tests
> independientes, uno para cada especie ¿Sabéis donde puedo encontrar
> información sobre esto? Tengo que justificarlo bastante bien, por que
> cualquier referee que vea una tabla con un montón de p-valores querrá una
> corrección de la significación.
>
> Muchas gracias.
>
> Jaume.
>
> ______________________________**_________________
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