Modelos Lineares Generalizados para contagens (Poisson, NB), proporções (Binomial, Beta) e dados com excesso de zeros; GLMM com efeitos aleatórios; e regressão para respostas categóricas — ordinal (CLM e CLMM, com efeito aleatório) e multinomial. Médias ajustadas, comparações entre pares, diagnóstico e análise de várias variáveis resposta de uma só vez.
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Configure o modelo e clique em Executar análise para iniciar.
Analisa cada variável resposta separadamente, com o mesmo modelo e as mesmas opções. As análises são independentes entre si; navegue pelos resultados em abas.
A lista mostra apenas as ligações compatíveis com a família selecionada. A 1ª opção é a mais usada para essa família.
Para cada preditor marcado, escolha o tipo: categórica para fatores como tratamento e bloco (mesmo codificados 1, 2, 3); numérica para variáveis contínuas como dose, tempo ou temperatura.
Selecione blocos, locais, sujeitos, etc. para GLMM.
As comparações são feitas sobre as médias marginais ajustadas do modelo (emmeans), não sobre médias aritméticas — por isso não é o TukeyHSD() clássico da ANOVA. É uma etapa posterior ao ajuste do GLM.
Requer R com glmmTMB, ordinal, emmeans e DHARMa instalados.
GLM generaliza o modelo linear para distribuições não-normais com uma função de ligação.
GLMM adiciona efeitos aleatórios (blocos, locais, sujeitos) ao GLM. Requer glmmTMB.
Contagens: comece pelo Poisson (mais parcimonioso); troque para NB2 apenas se o diagnóstico de dispersão (φ ou teste DHARMa, após o ajuste) indicar superdispersão. Considere ZI-NB2 se houver zeros em excesso.
Regressão ordinal: para notas e escores ordenados (severidade 0–3, escala hedônica 1–9). Sem efeito aleatório é o CLM; marcando um efeito aleatório (bloco, julgador, parcela) vira o CLMM. Requer ordinal.
Várias variáveis: marque Rodar todas as variáveis para analisar cada resposta separadamente, com o mesmo modelo; os resultados saem em abas independentes.
Proporções: Binomial com coluna de total, ou Beta para proporções contínuas.
exp(β) = razão de incidência (contagens, log-link), fator multiplicativo da média (gaussiano/Gama, log-link) ou razão de chances (logit-link). Interpretado na escala original da variável.