sas_anova c/transf

# Delineamento inteiramente casualizado #
DATA A;
INPUT RACAO  $ 1-3 	ANIMAL	PESO;
DATALINES;
A12	1	20.23
A12	2	21.29
A12	3	20.08
A12	4	20.34
A12	5	21.69
A12	6	20.59
A18	1	22.23
A18	2	28.26
A18	3	25.01
A18	4	24.61
A18	5	22.06
A18	6	22.50
A25	1	25.50
A25	2	32.25
A25	3	28.63
A25	4	30.57
A25	5	24.78
A25	6	25.13
A30	1	27.30
A30	2	41.02
A30	3	30.87
A30	4	38.88
A30	5	26.18
A30	6	27.45
A37	1	30.43
A37	2	28.21
A37	3	30.17
A37	4	39.74
A37	5	34.62
A37	6	29.51
;
proc print data=a; run;

/*Testar normalidade */
PROC UNIVARIATE NORMAL DATA=A;
VAR PESO;
RUN;

/*ODS GRAPHICS OFF;*/
/*Testar homegeneidade de variancias*/
PROC TRANSREG DATA=A;
MODEL BOXCOX(PESO)=CLASS(RACAO);
RUN;

data b; set A;
T_PESO= 1/PESO**2 ;
run;
proc print data=B; run;

/*Testar normalidade da variavel transformada*/
PROC UNIVARIATE NORMAL DATA=B;
VAR T_PESO;
RUN;

/*ODS GRAPHICS OFF;*/
/*Testar homegeneidade de variancias da variavel transformada*/
TRANSREG DATA=B;
MODEL BOXCOX(T_PESO)=CLASS(RACAO);
RUN;

/*ANOVA - GLM serve tanto para balanceado ou nao*/
/*Erro tipo 2: digo que há diferença entre trat quando realmente não há*/
PROC GLM DATA=B;
CLASS RACAO;
model T_PESO=RACAO;
MEANS RACAO/ TUKEY lines;

run;

Notas:
- Fazer os dois analises, tanto com dados originais como transformados para a apresentação dos resultados.

- 2 tabelas de output no SAS: quando é desbalanceado usar type III.

- No caso de ensaios desbalanceados:
Trocar MEANS por LSMEANS -> (BLUP: corrige dados faltantes)
-------------------------------------
LSMEANS TRAT /  ADJUST = TUKEY LINES;
RUN;
-------------------------------------

CONTRASTES: Podem ser feito de qq delineamento
- n° de contrastes = gl dos trat
	7 trat = pode fazer 6 contrastes:
			1) t1 vs t2 vs t3 (2)
			2) t1 vs t2 (1)
 			3) t3 vs t4 (1)
			4) t2 vs t3 vs t4 (2)

Testes de comparaçoes multipla:
Tukey é muito parecido ao teste F, quando é significativo em F, tb é em Tukey, ou o contrario