Baseado nas discussões, segue um exemplo de análise.

##-----------------------------------------------------------------------------

pkg <- c("lattice", "nlme", "doBy")
sapply(pkg, require, character.only=TRUE)

data <- structure(list(N = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 100L, 100L,
100L, 100L, 100L, 100L, 100L, 100L), K = c(0L, 0L, 0L, 0L, 50L,
50L, 50L, 50L, 0L, 0L, 0L, 0L, 50L, 50L, 50L, 50L), Tempo = c(10L,
10L, 30L, 30L, 10L, 10L, 30L, 30L, 10L, 10L, 30L, 30L, 10L, 10L,
30L, 30L), resp = c(24.30206, 32.96457, 36.58875, 42.1957, 43.33543,
44.00179, 45.53739, 51.26205, 54.23789, 54.94291, 55.0155, 57.36688,
58.63317, 66.21197, 68.81468, 69.32965)), .Names = c("N", "K",
"Tempo", "resp"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L
))

str(data)

## Gráfico.
xyplot(resp~Tempo|N, groups=K, data=data, type=c("p","a"))

## Tabela de frequência.
ftable(formula=Tempo~N+K, data=data)

## Os fatores tem 2 níveis, não requer conveter para fator.

data

## Não informação de unidades experimentais, então assumir que está na
## ordem correta e colocar o indicador de repetição.

data$rept <- 1:2
data$parcela <- with(data, interaction(N, K, rept))
str(data)

## Especificação e ajuste.
m0 <- lme(resp~N*K*Tempo, random=~1|parcela, data=data)

## Dignóstico simples.
r <- residuals(m0)
f <- fitted(m0)
plot(r~f)
plot(sqrt(abs(r))~f)
qqnorm(r)

## Teste de Wald para os termos de efeito fixo.
anova(m0)

## Quadro de estimativas e medidas de ajuste.
summary(m0)

## Predição.
pred <- data.frame(N=c(0,100,50,50,50,50),
                   K=c(25,25,0,50,25,25),
                   Tempo=c(20,20,20,20,10,30))

pred$y <- predict(m0, newdata=pred, level=0)
pred

##-----------------------------------------------------------------------------

​

​À disposição.
Walmes.​

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