bom dia a todos, oEu estou a fazer um trabalho onde tenho uma variavel condicional cm dois niveis "H" e "C" para relacionar com duas variaveis ou seja verificar se no H ha relaçao entre pthi e dose e em C ver se se ha relacao entre pthi e dose. eu fiz analise de regressão e uma anova que nao sei se será necessário. mostro meus dados e codigo. ao grafico que fiz nao cnsigo cola-lo, existe algum mil para onde possa envialo em anexo se for necessario. Doente Grupo Pthi Dose_Cinacalcet 1 54020637 H 221.60 1080 2 54020698 H 317.00 2790 3 54020681 H 412.60 930 4 54131227 H 462.00 900 5 54030338 H 474.90 930 6 54220370 H 547.00 930 7 54110496 H 547.50 930 8 54110160 H 589.00 930 9 54140258 H 709.00 930 10 54110468 H 804.90 930 11 54130380 H 842.00 930 12 54300217 H 855.40 930 13 54110542 H 911.50 930 14 54300021 H 979.30 930 15 54020732 H 1000.00 930 16 54300160 H 1054.00 840 17 54300040 H 1178.00 900 18 54131239 H 1409.00 930 19 54140376 H 1579.00 420 20 54020303 H 2794.00 1860 21 54030135 H 204.00 420 22 54140295 H 236.00 2790 23 54140011 H 253.00 930 24 54210252 H 334.00 930 25 54130307 H 358.00 390 26 54300160 H 360.80 930 27 54210085 H 426.00 930 28 54030451 H 494.50 1860 29 54020681 H 535.90 900 30 54030344 H 594.60 1860 31 54110542 H 615.70 900 32 54110255 H 659.00 1860 33 54110468 H 666.10 900 34 54020637 H 705.70 480 35 54300040 H 765.20 930 36 54300217 H 875.80 930 37 54110496 H 953.20 900 38 54131239 H 982.00 930 39 54300021 H 1275.00 930 40 54110160 H 1297.00 900 41 54110070 H 1312.00 1440 42 54130380 H 1330.00 930 43 54020732 H 1388.00 900 44 54020303 H 2060.00 2790 45 54110386 H 2432.00 900 46 54210217 H 63.50 1860 47 54110255 H 86.19 1710 48 54210104 H 236.00 2040 49 54210333 H 249.00 1860 50 54300040 H 256.00 390 51 54030135 H 265.90 60 52 54140295 H 322.70 2790 53 54030451 H 354.60 1860 54 54110542 H 436.00 930 55 54060515 H 458.80 510 56 54110468 H 460.40 930 57 54210252 H 480.10 930 58 54300160 H 480.90 900 59 54210085 H 627.80 930 60 54110496 H 700.50 930 61 54110160 H 700.90 930 62 54020732 H 739.90 870 63 54030344 H 760.70 1860 64 54020681 H 808.60 870 65 54300021 H 830.10 900 66 54210233 H 883.00 930 67 54140326 H 1033.00 390 68 54300217 H 1074.00 900 69 54210181 H 1138.00 2820 70 54130380 H 1145.00 900 71 54110070 H 1174.00 1350 72 54020637 H 1308.00 870 73 54220660 H 1401.00 1860 74 54300248 H 1462.00 1860 75 54020303 H 1536.00 2700 76 54131031 C 76.50 780 77 54210217 C 159.30 390 78 54210252 C 161.10 780 79 54210181 C 268.00 2070 80 54300021 C 280.90 390 81 54030451 C 364.10 720 82 54300160 C 574.30 390 83 54110468 C 603.90 390 84 54030135 C 651.80 390 85 54300255 C 727.10 360 86 54110542 C 738.60 390 87 54110255 C 745.00 390 88 54210233 C 764.50 1170 89 54020681 C 771.20 420 90 54300217 C 772.30 840 91 54140011 C 788.70 540 92 54030344 C 807.50 780 93 54210085 C 813.60 900 94 54110160 C 856.30 780 95 54300268 C 865.10 840 96 54110070 C 882.70 810 97 54140326 C 883.90 540 98 54140295 C 916.30 600 99 54110496 C 923.70 780 100 54210333 C 984.70 780 101 54300068 C 1044.00 420 102 54210104 C 1084.00 810 103 54020637 C 1287.00 2970 104 54020732 C 1332.00 390 105 54130380 C 1334.00 600 106 54210180 C 1401.00 420 107 54300248 C 1452.00 390 108 54110386 C 2664.00 780 109 54020303 C 2980.00 1620 110 54300068 C 176.70 390 111 54210217 C 217.00 390 112 54210104 C 221.60 1080 113 54110160 C 369.70 720 114 54300160 C 373.00 420 115 54030451 C 484.40 840 116 54300156 C 512.10 390 117 54030135 C 574.50 390 118 54210252 C 613.00 780 119 54210181 C 613.30 1080 120 54130380 C 626.30 840 121 54060515 C 706.10 840 122 54140326 C 777.30 720 123 54030344 C 793.20 780 124 54110468 C 819.00 360 125 54300255 C 822.60 390 126 54110255 C 855.20 390 127 54140011 C 861.50 960 128 54300021 C 948.70 960 129 54110496 C 984.50 660 130 54300268 C 1069.00 780 131 54140295 C 1130.00 720 132 54110070 C 1177.00 780 133 54210180 C 1250.00 1170 134 54300217 C 1318.00 780 135 54210333 C 1382.00 870 136 54300248 C 1404.00 570 137 54110542 C 1446.00 360 138 54210085 C 2230.00 1170 139 54110386 C 2577.00 720 140 54020303 C 2924.00 1440 141 54210180 C 116.80 1080 142 54210181 C 229.70 960 143 54210217 C 267.90 270 144 54210252 C 285.80 690 145 54300068 C 311.80 390 146 54300156 C 470.20 420 147 54110255 C 485.90 390 148 54030451 C 526.40 780 149 54110374 C 628.10 720 150 54110070 C 687.10 780 151 54210333 C 702.70 1170 152 54030344 C 722.20 840 153 54140326 C 765.30 840 154 54130380 C 811.80 780 155 54300217 C 845.20 720 156 54030135 C 853.80 420 157 54300255 C 949.30 570 158 54210104 C 978.10 780 159 54140295 C 1076.00 780 160 54300268 C 1240.00 780 161 54210085 C 1391.00 1260 162 54300248 C 1738.00 780 grupo<-dados$Grupo pthi<-dados$Pthi dose<-dados$Dose_Cinacalcet grupo pthi dose #'pthi ~ dose+grupo' indica: modele pthi como função estatística das variáveis dose e grupo (efeito aditivo dos modelos lineares); #a variável grupo entrou alterando o intercepto da regressão entre (pthi) e (dose). class(grupo) [1] "factor" class(pthi) [1] "numeric" class(dose) [1] "integer" modelo <- lm(pthi~dose+grupo) modelo Call: lm(formula = pthi ~ dose + grupo) Coefficients: (Intercept) dose grupoH 760.1821 0.1729 -159.5969 summary(modelo3) Call: lm(formula = pthi ~ dose + grupo) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -858.70 -322.92 -64.76 219.93 1939.70 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 760.18206 84.59910 8.986 7.13e-16 *** dose 0.17291 0.08286 2.087 0.0385 * grupoH -159.59687 92.60311 -1.723 0.0868 . --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 541.9 on 159 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.0325, Adjusted R-squared: 0.02033 F-statistic: 2.671 on 2 and 159 DF, p-value: 0.07231 anova(modelo3) Analysis of Variance Table Response: pthi Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) dose 1 696390 696390 2.3711 0.12559 grupo 1 872380 872380 2.9703 0.08675 . Residuals 159 46698728 293703 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 x11() par(col="green") plot(pthi~dose+grupo,x1lab="dose",x2lab="grupo",ylab="pthi", main="grafico de dspersão") #Adicionar a reta da regressão no gráfico: abline(modelo3) #recta da regressão text("y=760.1821+0.1729dose-159.5969grupo, p=0.07231") ue preciso obter um grafico dedispersão onde se veja uma curva do H e outra do C mesmo não havend relação a minha onclusao O modelo entre pthi~dose entre grupos Ao relacionar pthi~dose sendo o grupo H ou C a estimativa da recta dos mínimos quadrados/regressão/relação foi Pthi estimado=760.1821+0.1729*dose-159.5969*grupo a tabela ANOVA revela cada pvalue superior a 5 e 10% o que traduz a ineficiência do modelo de regressão ou seja não há relação. Estes modelos de regressão não têm qualquer significância estatística. o que posso escrever sobre a anova para quem nao sabe o que é perceber melhor? Agradeço desde ja a vossa ajuda. Ana Rocha