<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Si hago un LSM significa contraste planificado para un anova con Fit Model, ¿se ajustan los valores p resultantes para las correcciones múltiples? Si no, ¿cómo ajusto el valor de p?
No están ajustados. Si diseña un contraste planificado ortogonal, entonces no necesita ajustar los valores de p, ya que esto sería equivalente a la partición de sus datos, de modo que cada contraste implique datos no redundantes. ¡Es por esto que los contrastes ortogonales planeados pueden ser tan beneficiosos! Normalmente, con los contrastes ortogonales, uno no estaría interesado en la prueba de ómnibus F, pero es interesante observar que sumar la suma de cuadrados de todos sus contrastes ortogonales se sumará a la suma de los cuadrados entre los ANOVA de ómnibus. Esto tiene sentido porque confirma la idea de que uno está dividiendo la suma de los cuadrados en una serie de pruebas no redundantes.
Si sus comparaciones planificadas no son ortogonales, entonces tiene que ajustar sus valores p y hay muchas alternativas para hacerlo. Es difícil recomendar un enfoque específico sin saber más sobre su diseño. Algunos enfoques son más conservadores que otros (por ejemplo, Bonferroni), pero también puede consultar la prueba de Dunn o la de Scheffe.
