Eu não sei exatamente porque você precisa dos
dados dessa maneira, mas se é para correr um glm() binomial,
basta que você tenha um vetor com o número de mortos e outro
com o número de vivos. Não precisar estar em binário {0,1}
não.
tot <- 212
da <- expand.grid(trat=gl(3,4), tempo=1:5)
da$y <- rbinom(nrow(da), size=212, prob=0.5)
m0 <- glm(cbind(yes=y, no=212-y)~trat*tempo, da,
family=binomial)
summary(m0)
Agora eu tive a impressão pelo seu texto de que
você observa os insetos mortos em intervalos de tempo na mesma
unidade experimental. Dessa maneira, no tempo i+1 jamais terá
menos insetos mortos que o tempo i. As observações são tomadas
na mesma unidade experimental. Esse experimento não pode deve
analisado como um glm() com n=212 para todas as observações.
Um caso exatamente igual ao seu experimento (se eu estiver
correto) é o de índice de germinação de sementes. Por exemplo,
100 sementes são semeadas e a cada dia observa-se o número de
germinadas. No dia 1 você tem n=100, se nasceram 5, para o dia
2 deve usar n=95 e não n=100. Em outras palavras, a cada
acesso no tempo você tem uma binomial cujo n é o n-y do tempo
anterior, ou seja, n[i+1] = n[i]-y[i], em que y[i] é o número
de germinadas no tempo i. Os artigos da área aplicada fazem
análise sem considerar esse importante fato (considerar n=100
para todos os tempos) é isso pode comprometer as conclusões.
Outra forma de analisar os mesmos dados é ao
invés de considerar o número germinadas no tempo i, é
considerar o tempo necessário para germinar. Ambas análises
(glm e sobrevivência) vão fornecer praticamente o mesmo
resultado que do meu ponto de vista é saber qual o número
esperado para quantidade de sementes germinadas em cada
instante i. No glm você modela o p e multiplica por n para ter
o número esperado de sementes em cada i. Na sobrevivência você
ajusta o modelo e partir do ajuste obtém os quantis que dão a
proporção de indivíduos que germinam à cada tempo. Eu confesso
que sou curioso para comparar às duas abordagens. Será que os
seus dados não servem para isso?
À disposição.
Walmes.