Marcelo, Quantos casos você tem para conseguir estudar todos os compostos?
Por que você acha que uma regressão linear seria um bom modelo para explicar a existência dos compostos? Na formulação você busca a interação entre o Genótipo, o Estado e o Tratamento. Você viu na resposta da regressão quantas classes de fatores foram geradas? Você precisa olhar na documentação como coloca no modelo o fato que tem repetições. Por outro lado, se deseja-se estudar o 117 compostos com apenas um número pequeno de casos (p/m/entendimento oito com três repetições para cada) você terá que buscar outra abordagem, tipicamente usada em genômica. HTH On Thu, May 20, 2021 at 3:19 PM Marcelo Laia por (R-br) < [email protected]> wrote: > Colegas, > > Tenho um conjunto de dados conforme modelo abaixo: > > > Genotipo Tratamento Repeticao Composto1 Composto2 > Composto3 Composto4 > C13 Resistente SI R1 0,04 8,77 0 > C13 Resistente SI R2 0 8,67 0 > C13 Resistente SI R3 0 7,99 0 > C13 Resistente CI R1 0,04 33,83 0 > C13 Resistente CI R2 0,02 6,68 0 > C13 Resistente CI R3 0 7,32 0 > C08 Resistente SI R1 0,01 30,48 0,04 > C08 Resistente SI R2 0 22,83 0 > C08 Resistente SI R3 0 30,66 0 > C08 Resistente CI R1 0 30,19 0 > C08 Resistente CI R2 0 26,69 0 > C08 Resistente CI R3 0 33,55 0 > C17 Suscetível SI R1 0,08 16,94 0 > C17 Suscetível SI R2 0,06 22,3 0 > C17 Suscetível SI R3 0,07 17,19 0 > C17 Suscetível CI R1 0,05 17,72 0 > C17 Suscetível CI R2 0,05 19,46 0 > C17 Suscetível CI R3 0,13 30,15 0 > C11 Suscetível SI R1 0,04 30,03 0 > C11 Suscetível SI R2 0 38,64 0 > C11 Suscetível SI R3 0,06 42,59 0 > C11 Suscetível CI R1 0,04 36,96 0 > C11 Suscetível CI R2 0 49,7 0 > C11 Suscetível CI R3 0 37,67 0,06 > > > > Esse exemplo está disponível no endereço: > https://www.dropbox.com/s/izccqoifwnjkdlu/Exemplo.csv > > Genotipo - diferentes genótipos, incluindo plantas resistentes e > suscetíveis > > Tratamento - SI = sem inoculação; CI = com inoculação > > Repeticao - R1 = planta 1; R2 = planta 2; R3 = planta 3 > > Composto1 a Composton = valor aferido (medido) nas folhas de cada > planta para o respectivo composto > > Interesse: > > 1. verificar quais compostos são produzidos em função da inoculação (CI > vs SI) > > 2. verificar quais compostos são produzidos em função do Estado > (Resistente vs Suscetível) > > 3. verificar se o Genotipo interfere na produção de determinado > composto (composto específico a um dado Genotipo) > > 4. verificar se os demais genótipos diferem do E. camaldulensis. > > O valor 0 (zero) para um determinado composto não significa zero, mas, > significa que aquele composto não foi encontrado naquela planta > (repetição). Logo, 0 significa NA. > > A minha ideia é analisar composto a composto separadamente. Tenho 117 > compostos. > > Modelo que tentei usar: > > dados02 <- read.table(url(" > https://www.dropbox.com/s/izccqoifwnjkdlu/Exemplo.csv?dl=1";), sep="\t", > header=TRUE, dec=",") > > dados02 > > fit02 <- lm(Composto1 ~ Genotipo * Estado * Tratamento, data=dados02) > > summary(fit02) > > Aparece o seguinte erro: > > Coefficients: (9 not defined because of singularities) > > Pelo que li, parece que a variável é colinear ou possui correlação. Não > sei como resolver. > > Outras perguntas: > > A minha abordagem está apropriada? Terei que rodar as 117? > > Existe uma maneira mais adequada de responder às quatro perguntas > acima? Principalmente a 1 e 2? Gráficos? > > Obrigado! > > -- > Marcelo > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
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