Karen, A dúvida que você coloca é um pouco mais básica que somente as funções do pacote lme, você deve ou consultar um estatístico ou tomar uma referência sobre a modelagem e ajuste dos modelos de regressão que está usando. De plano, é possível sugerir que o Intercept dá-lhe o valor-p com a informação mais trivial possível, pois é o valor-p contra a hipótese nula que o intercepto fosse nulo (igual a zero no modelo). Olhando com atenção você verá que o pacote usou o intercepto para calcular os efeitos do seu Controle. Os outros valores-p são calculados contra a hipótese nula do efeito ser zero (ou seja as diferenças indicadas na coluna "Value"). Formalmente, então a resposta seria a seguinte: você usará os quatro valores-p para explicar os seus resultados, o do intercepto, por ser trivial, poderia ser não mencionado, e os outros três discutidos sobre os tratamentos. Fecho este post reiterando que você deve fazer o investimento de consultar uma pessoa que lhe possa orientar no uso da modelagem que está fazendo ou pesquisar em uma obra de referência. HTH -- Cesar Rabak 2015-12-14 10:14 GMT-02:00 Karen Castillioni <karen.castillioni@gmail.com>:
Pessoal, rodei a função lme para testar o efeito de 4 tratamentos (Controle, Corte, H e H+Ct) sobre a cobertura de uma vegetação. Porém ao olhar o output, fiquei em dúvida sobre qual seria o valor de p que devo usar para indicar se houve ou não diferença significativa entre os tratamentos. Alguém sabe qual seria o valor que devo usar? O do "Intercept"?
Segue o output:
Fixed effects: Cobertura ~ Tratamento Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) 44.79167 3.306008 84 13.548567 0.0000 TratamentoCorte 6.04167 4.675401 8 1.292224 0.2324 TratamentoH -41.91667 4.675401 8 -8.965363 0.0000 TratamentoH+Ct -35.75000 4.675401 8 -7.646403 0.0001 Correlation: (Intr) TrtmnC TrtmnH TratamentoCorte -0.707 TratamentoH -0.707 0.500 TratamentoH+Ct -0.707 0.500 0.500
Obrigada! Karen
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