On the Choice of Appropriate Error Terms in Profile Analysis

Abstract

SUMMARY Univariate mixed models constitute an appealing statistical tool for profile analysis. Besides the well‐known computational advantages, an important reason for this is that, for a variety of hypotheses, exact F‐tests derived under such models remain valid even when the underlying covariance structure satisfies less stringent conditions (sphericity) than those imposed by the assumed models (uniformity). Furthermore, simple adjustments are available to produce approximate F‐tests in cases where even the sphericity condition is not tenable. In either case, the choice of convenient error terms may constitute a source of potential difficulty. On the basis of the specification of the relevant hypotheses in terms of a cell means parameterization we present some guidelines that may be helpful towards the construction of the appropriate tests.

Contribuições ao estudo de modelo de Potthoff e Roy para curvas de crescimento

“…Exemplo 1.3: Este exemplo considera os dados apresentados por Singer and Andrade (1994) . Essencialmente os dados referem-se a um experimento na área de produção animal conduzido no Centro Nacional de Pesquisa de Suínos e Aves (CNPSA-EMBRAPA) e correspondem à média diária de conversão alimentar (kg de alimento consumido por kg de ganho de peso), observada após 7, 14, 21 e 28 dias em frango s submetidos a três diferentes tipos de dietas (tratamentos).…”

“…dados apresentados no exemplo 1.3,Singer and Andrade (1994) mostraram que um polinômio do segundo grau se ajusta aos dados(ver Singer e Andrade, 1995). Logo, somente a variável associada com o termo cúbico pertence ao espaço de erros, o que não justifica a aplicação do procedimento de seleção de variáveis concomitantes considerado neste trabalho, dado que os modelos a serem investigados neste caso são aqueles obtidos pela inclusão ou não desta única variável.…”