Hola,
Un par de referencias que te pueden ayudar:
La primera es este paper donde se comentan justamente las diferencias entre
un análisis ANOVA y el uso de un Mixed-Effect-Model:
Baayen, R. H., Davidson, D. J., & Bates, D. M. (2008). Mixed-effects
modeling with crossed random effects for subjects and
items<http://www.ualberta.ca/~baayen/publications/baayenDavidsonBates.pdf>
. *Journal of Memory and Language*, *59*, 390-412.
Aunque sin duda la explicación te quedará más clara con este otro libro:
http://www.amazon.com/Mixed-Effects-Models-Extensions-Ecology/dp/1441927646/ref=sr_1_8?ie=UTF8&qid=1336723024&sr=8-8
Y en particular, el capítulo 5. En este capítulo trata de los modelos
anidados con interacciones como el que planteas de una forma muy práctica y
comparándolo con un modelo ANOVA igualmente anidado. Además explica
igualmente con ejemplos una metodología para ir construyendo tu modelo de
menos a más complejidad.
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El 21 de mayo de 2012 15:58, Javier Villacampa González <
javier.villacampa.gonzalez@gmail.com> escribió:
> Hola buenas,
> lo primero una vez muchas gracias a todos por todas las veces que me habeis
> ayudado.
> Llevo días intentando utilizar las tablas ANOVA de medidas repetidas y he
> encontrado multiple información, pero la verdad, no me aclaro.
> He leido sobre la función ezANOVA o utilizando al aov con Error.
>
> Los problema son:
>
> ¿Qué no me termino de aclarar con que significan las tablas. ?Vease
>
> Anova1<- aov(RT ~ Prueba + Error(Subject) , datos) #+
> Error(Subject/Prueba)> summary(Anova1)
> Error: Subject
> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
> Prueba 2 40181770 20090885 18.893 4.114e-07 ***
> Residuals 61 64866112 1063379
> ---
> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> Error: Within
> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
> Residuals 17206 356542956 20722
>
>
> Que signifca este p-value exactamente, por más que leo solo me lio más
> Además no entiendo cuando se emplea Error(Subject) y cuando
> Error(Subject/Prueba). En mi caso los sujetos solo hacen una prueba
> repeteidas veces así que creo que es Error(Subject)
>
> ¿Como se puede calcular las diferencias de Tukey para este tipo de objetos?
> Tengo una solución que es programarlo, pero me gustaría que fuese un
> paquete. Esté en esta página
> http://blog.gribblelab.org/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/
>
> Si teneis alguna lectura que recomendarme estaré gustoso de leerme. Soy
> matemático así que las matemáticas no son un problema. Lo malo es
> aplicarlas, en la carrera no se entra en este tipo de modelos.
>
> Por último os dejo los datos por si no me he explicado bien.
> *Los datos son:*
> *RT: *variable continua de tiempos de reacción
> *Prueba: *Tres tipos de pruebas neuropsicológicas
> *Subject:* Participantes del experimento que hacen durante varios trial la
> misma prueba.
>
> head(datos) Subject Prueba card tri cat switch stim isi cod1 resp
> Sorp RT Err SorpA SP Aciertos ratioA
> 1 s00 ngc plus 9 C plus 9 1523 90 0 2.000000
> NA 1 0.000000 s00 ngc 354 0.924282
> 2 s00 ngc bb 10 C trg 1 1543 31 2 1.321928
> 1116.6 1 2.000000 s00 ngc 354 0.924282
> 3 s00 ngc rb 11 C trg 2 1534 32 1 1.584963
> 389.3 1 1.321928 s00 ngc 354 0.924282
> 4 s00 ngc rb 12 C trg 3 1552 33 1 1.222392
> 340.4 1 1.584963 s00 ngc 354 0.924282
> 5 s00 ngc rb 13 C trg 4 1541 34 1 1.000000
> 279.9 1 1.222392 s00 ngc 354 0.924282
> 6 s00 ngc bs 14 C trg 5 1545 35 2 2.169925
> 350.7 1 1.000000 s00 ngc 354 0.924282
>
>
> tail(datos)
>
> Subject Prueba card tri cat switch stim isi cod1 resp Sorp
> RT Err SorpA SP Aciertos ratioA
> 24507 s74 Swt bs 585 Fo trg 3 1509 13 2 3.902135
> 374.1 1 3.903184 s74 Swt 330 0.8616188
> 24508 s74 Swt bs 586 Fo trg 4 1519 14 2 3.901116
> 339.1 1 3.902135 s74 Swt 330 0.8616188
> 24509 s74 Swt bb 587 Fo trg 5 1556 15 1 2.888630
> 870.1 1 3.901116 s74 Swt 330 0.8616188
> 24510 s74 Swt cros 588 C cros 8 1531 80 0 9.004247
> NA 1 2.888630 s74 Swt 330 0.8616188
> 24511 s74 Swt rs 589 C trg 1 1543 11 1 3.136630
> 1013.9 1 9.004247 s74 Swt 330 0.8616188
> 24512 s74 Swt rb 590 C trg 2 1557 12 1 4.134127
> 983.4 1 3.136630 s74 Swt 330 0.8616188
>
>
>
> Muchas gracias por adelantado.Un saludo.
>
> Javier
>
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>
>
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Saludos,
Carlos Ortega
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