Estimados miembros de la lista, Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría ver como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de efectos, esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer esto, y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por comparaciones múltiples. Desde ya muchas gracias. Manuel Spínola modelo y datos:> mod1 <- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > summary(mod1)Call: lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178> dput(dos)structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class "factor")), .Names = c("crecimiento", "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L)) -- *Manuel Spínola, Ph.D.* Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre Universidad Nacional Apartado 1350-3000 Heredia COSTA RICA mspinola@una.ac.cr mspinola10@gmail.com Teléfono: (506) 2277-3598 Fax: (506) 2237-7036 Personal website: Lobito de río <https://sites.google.com/site/lobitoderio/> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> [[alternative HTML version deleted]]
Hola Manuel, Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En http://bit.ly/LF4UNHpodras encontrar toda la discusion y los recursos necesarios. Saludos, Jorge.- 2012/6/11 Manuel Spínola <>> Estimados miembros de la lista, > > Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría ver > como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de efectos, > esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de > referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer esto, > y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por > comparaciones múltiples. > > Desde ya muchas gracias. > > Manuel Spínola > > modelo y datos: > > > mod1 <- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > > summary(mod1) > > Call: > lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > > Residuals: > Min 1Q Median 3Q Max > -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 > > Coefficients: > Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) > (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** > dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 > dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * > coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * > --- > Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 > > Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom > Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 > F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178 > > > > dput(dos) > structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, > 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, > 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" > ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, > 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class > "factor")), .Names = c("crecimiento", > "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, > -12L)) > > > > > -- > *Manuel Spínola, Ph.D.* > Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre > Universidad Nacional > Apartado 1350-3000 > Heredia > COSTA RICA > mspinola@una.ac.cr > mspinola10@gmail.com > Teléfono: (506) 2277-3598 > Fax: (506) 2237-7036 > Personal website: Lobito de río < > https://sites.google.com/site/lobitoderio/> > Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >[[alternative HTML version deleted]]
Muchas gracias Jorge. Lei los mensajes que me recomendaste, pero creo que no es lo ando buscando, yo quiero una forma de ver todas las comparaciones posibles (todos los tamaños de efecto posibles). Es decir, que me muestre la diferencia de A vs B, A vs C y B vs C, incluso si el modelo especifica interacción de ambos factores, que muestre los tamaños de efectos del modelo con interacción. Quizá mal interpreté las respuestas en los mensjes que me indicaste. Saludos, Manuel Spínola El 11 de junio de 2012 19:29, Jorge I Velez <jorgeivanvelez@gmail.com>escribió:> Hola Manuel, > > Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En http://bit.ly/LF4UNHpodras encontrar toda la discusion y los recursos necesarios. > > Saludos, > Jorge.- > > > 2012/6/11 Manuel Spínola <> > >> Estimados miembros de la lista, >> >> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría >> ver >> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de efectos, >> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de >> referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer esto, >> y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por >> comparaciones múltiples. >> >> Desde ya muchas gracias. >> >> Manuel Spínola >> >> modelo y datos: >> >> > mod1 <- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >> > summary(mod1) >> >> Call: >> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >> >> Residuals: >> Min 1Q Median 3Q Max >> -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 >> >> Coefficients: >> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) >> (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** >> dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 >> dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * >> coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * >> --- >> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 >> >> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom >> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 >> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178 >> >> >> > dput(dos) >> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, >> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, >> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" >> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, >> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class >> "factor")), .Names = c("crecimiento", >> "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, >> -12L)) >> >> >> >> >> -- >> *Manuel Spínola, Ph.D.* >> >> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre >> Universidad Nacional >> Apartado 1350-3000 >> Heredia >> COSTA RICA >> mspinola@una.ac.cr >> mspinola10@gmail.com >> Teléfono: (506) 2277-3598 >> Fax: (506) 2237-7036 >> Personal website: Lobito de río < >> https://sites.google.com/site/lobitoderio/> >> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> >-- *Manuel Spínola, Ph.D.* Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre Universidad Nacional Apartado 1350-3000 Heredia COSTA RICA mspinola@una.ac.cr mspinola10@gmail.com Teléfono: (506) 2277-3598 Fax: (506) 2237-7036 Personal website: Lobito de río <https://sites.google.com/site/lobitoderio/> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> [[alternative HTML version deleted]]
Hola Manuel,
Interprete mal lo quieres hacer. Me disculpo.
Una forma de obtener las comparaciones es usando la funcion TukeyHSD() de
la siguiente manera:
R> TukeyHSD(ANOVA <- aov(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos))
Tukey multiple comparisons of means
95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos)
$dieta
diff lwr upr p adj
B-A 0.25 -0.95739 1.45739 0.8283459
C-A 1.10 -0.10739 2.30739 0.0726746
C-B 0.85 -0.35739 2.05739 0.1714239
$cobertura
diff lwr upr p adj
light-dark -0.9333333 -1.728914 -0.1377526 0.0268535
Otras formas, mas flexibles por cierto, son
R> require(gmodels)
R> ?glh.test
y http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/index.html
Jorge.-
2012/6/11 Manuel Spínola <>
> Muchas gracias Jorge.
>
> Lei los mensajes que me recomendaste, pero creo que no es lo ando
> buscando, yo quiero una forma de ver todas las comparaciones posibles
> (todos los tamaños de efecto posibles). Es decir, que me muestre la
> diferencia de A vs B, A vs C y B vs C, incluso si el modelo especifica
> interacción de ambos factores, que muestre los tamaños de efectos del
> modelo con interacción. Quizá mal interpreté las respuestas en los mensjes
> que me indicaste.
>
> Saludos,
>
> Manuel Spínola
>
> El 11 de junio de 2012 19:29, Jorge I Velez <> escribió:
>
> Hola Manuel,
>>
>> Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En
http://bit.ly/LF4UNHpodras encontrar toda la discusion y los recursos
necesarios.
>>
>> Saludos,
>> Jorge.-
>>
>>
>> 2012/6/11 Manuel Spínola <>
>>
>>> Estimados miembros de la lista,
>>>
>>> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se
podría
>>> ver
>>> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de
>>> efectos,
>>> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de
>>> referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda
hacer
>>> esto,
>>> y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar
por
>>> comparaciones múltiples.
>>>
>>> Desde ya muchas gracias.
>>>
>>> Manuel Spínola
>>>
>>> modelo y datos:
>>>
>>> > mod1 <- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos)
>>> > summary(mod1)
>>>
>>> Call:
>>> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos)
>>>
>>> Residuals:
>>> Min 1Q Median 3Q Max
>>> -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667
>>>
>>> Coefficients:
>>> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
>>> (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 ***
>>> dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704
>>> dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 *
>>> coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 *
>>> ---
>>> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>>>
>>> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom
>>> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169
>>> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178
>>>
>>>
>>> > dput(dos)
>>> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2,
>>> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L,
>>> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A",
"B", "C"
>>> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L,
2L,
>>> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark",
"light"), class >>> "factor")), .Names =
c("crecimiento",
>>> "dieta", "cobertura"), class =
"data.frame", row.names = c(NA,
>>> -12L))
>>>
>>>
>>>
>>>
>>> --
>>> *Manuel Spínola, Ph.D.*
>>>
>>> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre
>>> Universidad Nacional
>>> Apartado 1350-3000
>>> Heredia
>>> COSTA RICA
>>> mspinola@una.ac.cr
>>> mspinola10@gmail.com
>>> Teléfono: (506) 2277-3598
>>> Fax: (506) 2237-7036
>>> Personal website: Lobito de río <
>>> https://sites.google.com/site/lobitoderio/>
>>> Institutional website: ICOMVIS
<http://www.icomvis.una.ac.cr/>
>>>
>>> [[alternative HTML version deleted]]
>>>
>>>
>>> _______________________________________________
>>> R-help-es mailing list
>>> R-help-es@r-project.org
>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>
>>>
>>
>
>
> --
> *Manuel Spínola, Ph.D.*
> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre
> Universidad Nacional
> Apartado 1350-3000
> Heredia
> COSTA RICA
> mspinola@una.ac.cr
> mspinola10@gmail.com
> Teléfono: (506) 2277-3598
> Fax: (506) 2237-7036
> Personal website: Lobito de
río<https://sites.google.com/site/lobitoderio/>
> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/>
>
[[alternative HTML version deleted]]
Muchas gracias Jorge. Eso era. Manuel El 11 de junio de 2012 20:06, Jorge I Velez <jorgeivanvelez@gmail.com>escribió:> Hola Manuel, > > Interprete mal lo quieres hacer. Me disculpo. > > Una forma de obtener las comparaciones es usando la funcion TukeyHSD() de > la siguiente manera: > > R> TukeyHSD(ANOVA <- aov(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos)) > Tukey multiple comparisons of means > 95% family-wise confidence level > > Fit: aov(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > > $dieta > diff lwr upr p adj > B-A 0.25 -0.95739 1.45739 0.8283459 > C-A 1.10 -0.10739 2.30739 0.0726746 > C-B 0.85 -0.35739 2.05739 0.1714239 > > $cobertura > diff lwr upr p adj > light-dark -0.9333333 -1.728914 -0.1377526 0.0268535 > > Otras formas, mas flexibles por cierto, son > > R> require(gmodels) > R> ?glh.test > > y http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/index.html > > Jorge.- > > > > 2012/6/11 Manuel Spínola <> > >> Muchas gracias Jorge. >> >> Lei los mensajes que me recomendaste, pero creo que no es lo ando >> buscando, yo quiero una forma de ver todas las comparaciones posibles >> (todos los tamaños de efecto posibles). Es decir, que me muestre la >> diferencia de A vs B, A vs C y B vs C, incluso si el modelo especifica >> interacción de ambos factores, que muestre los tamaños de efectos del >> modelo con interacción. Quizá mal interpreté las respuestas en los mensjes >> que me indicaste. >> >> Saludos, >> >> Manuel Spínola >> >> El 11 de junio de 2012 19:29, Jorge I Velez <> escribió: >> >> Hola Manuel, >>> >>> Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En >>> http://bit.ly/LF4UNH podras encontrar toda la discusion y los recursos >>> necesarios. >>> >>> Saludos, >>> Jorge.- >>> >>> >>> 2012/6/11 Manuel Spínola <> >>> >>>> Estimados miembros de la lista, >>>> >>>> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría >>>> ver >>>> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de >>>> efectos, >>>> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de >>>> referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer >>>> esto, >>>> y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por >>>> comparaciones múltiples. >>>> >>>> Desde ya muchas gracias. >>>> >>>> Manuel Spínola >>>> >>>> modelo y datos: >>>> >>>> > mod1 <- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >>>> > summary(mod1) >>>> >>>> Call: >>>> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >>>> >>>> Residuals: >>>> Min 1Q Median 3Q Max >>>> -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 >>>> >>>> Coefficients: >>>> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) >>>> (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** >>>> dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 >>>> dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * >>>> coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * >>>> --- >>>> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 >>>> >>>> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom >>>> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 >>>> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178 >>>> >>>> >>>> > dput(dos) >>>> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, >>>> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, >>>> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" >>>> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, >>>> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class >>>> "factor")), .Names = c("crecimiento", >>>> "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, >>>> -12L)) >>>> >>>> >>>> >>>> >>>> -- >>>> *Manuel Spínola, Ph.D.* >>>> >>>> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre >>>> Universidad Nacional >>>> Apartado 1350-3000 >>>> Heredia >>>> COSTA RICA >>>> mspinola@una.ac.cr >>>> mspinola10@gmail.com >>>> Teléfono: (506) 2277-3598 >>>> Fax: (506) 2237-7036 >>>> Personal website: Lobito de río < >>>> https://sites.google.com/site/lobitoderio/> >>>> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> >>>> >>>> [[alternative HTML version deleted]] >>>> >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-help-es mailing list >>>> R-help-es@r-project.org >>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>>> >>>> >>> >> >> >> -- >> *Manuel Spínola, Ph.D.* >> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre >> Universidad Nacional >> Apartado 1350-3000 >> Heredia >> COSTA RICA >> mspinola@una.ac.cr >> mspinola10@gmail.com >> Teléfono: (506) 2277-3598 >> Fax: (506) 2237-7036 >> Personal website: Lobito de río<https://sites.google.com/site/lobitoderio/> >> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> >> > >-- *Manuel Spínola, Ph.D.* Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre Universidad Nacional Apartado 1350-3000 Heredia COSTA RICA mspinola@una.ac.cr mspinola10@gmail.com Teléfono: (506) 2277-3598 Fax: (506) 2237-7036 Personal website: Lobito de río <https://sites.google.com/site/lobitoderio/> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> [[alternative HTML version deleted]]
Prueba lo siguiente. Incluye el gráfico sobre efectos: > library(datasets) > data(iris) > library(multcomp, pos=4) > library(abind, pos=4) > LM <- lm(Sepal.Width ~ Species, data=iris) > Pares <- glht(LM, linfct = mcp(Species = "Tukey")) > confint(Pares) > par(oma=c(0,5,0,0)) > plot(confint(Pares)) Está tomado de la secuencia de comandos de RCommander para este tipo de problemas. El 12/06/12 03:29, Jorge I Velez escribió:> Hola Manuel, > > Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En > http://bit.ly/LF4UNHpodras encontrar toda la discusion y los recursos > necesarios. > > Saludos, > Jorge.- > > > 2012/6/11 Manuel Spínola<> > > >> Estimados miembros de la lista, >> >> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría ver >> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de efectos, >> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de >> referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer esto, >> y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por >> comparaciones múltiples. >> >> Desde ya muchas gracias. >> >> Manuel Spínola >> >> modelo y datos: >> >> >>> mod1<- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >>> summary(mod1) >>> >> Call: >> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >> >> Residuals: >> Min 1Q Median 3Q Max >> -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 >> >> Coefficients: >> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) >> (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** >> dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 >> dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * >> coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * >> --- >> Signif. codes: 0 ''***'' 0.001 ''**'' 0.01 ''*'' 0.05 ''.'' 0.1 '' '' 1 >> >> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom >> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 >> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178 >> >> >> >>> dput(dos) >>> >> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, >> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, >> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" >> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, >> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class >> "factor")), .Names = c("crecimiento", >> "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, >> -12L)) >> >> >> >> >> -- >> *Manuel Spínola, Ph.D.* >> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre >> Universidad Nacional >> Apartado 1350-3000 >> Heredia >> COSTA RICA >> mspinola@una.ac.cr >> mspinola10@gmail.com >> Teléfono: (506) 2277-3598 >> Fax: (506) 2237-7036 >> Personal website: Lobito de río< >> https://sites.google.com/site/lobitoderio/> >> Institutional website: ICOMVIS<http://www.icomvis.una.ac.cr/> >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> >> > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >[[alternative HTML version deleted]]
Prueba lo siguiente. Incluye el gráfico sobre efectos: > library(datasets) > data(iris) > library(multcomp, pos=4) > library(abind, pos=4) > LM <- lm(Sepal.Width ~ Species, data=iris) > Pares <- glht(LM, linfct = mcp(Species = "Tukey")) > confint(Pares) > par(oma=c(0,5,0,0)) > plot(confint(Pares)) Está tomado de la secuencia de comandos de RCommander para este tipo de problemas. El 12/06/12 03:29, Jorge I Velez escribió:> Hola Manuel, > > Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En > http://bit.ly/LF4UNHpodras encontrar toda la discusion y los recursos > necesarios. > > Saludos, > Jorge.- > > > 2012/6/11 Manuel Spínola<> > > >> Estimados miembros de la lista, >> >> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría ver >> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de efectos, >> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de >> referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer esto, >> y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por >> comparaciones múltiples. >> >> Desde ya muchas gracias. >> >> Manuel Spínola >> >> modelo y datos: >> >> >>> mod1<- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >>> summary(mod1) >>> >> Call: >> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) >> >> Residuals: >> Min 1Q Median 3Q Max >> -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 >> >> Coefficients: >> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) >> (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** >> dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 >> dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * >> coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * >> --- >> Signif. codes: 0 ''***'' 0.001 ''**'' 0.01 ''*'' 0.05 ''.'' 0.1 '' '' 1 >> >> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom >> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 >> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178 >> >> >> >>> dput(dos) >>> >> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, >> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, >> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" >> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, >> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class >> "factor")), .Names = c("crecimiento", >> "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, >> -12L)) >> >> >> >> >> -- >> *Manuel Spínola, Ph.D.* >> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre >> Universidad Nacional >> Apartado 1350-3000 >> Heredia >> COSTA RICA >> mspinola@una.ac.cr >> mspinola10@gmail.com >> Teléfono: (506) 2277-3598 >> Fax: (506) 2237-7036 >> Personal website: Lobito de río< >> https://sites.google.com/site/lobitoderio/> >> Institutional website: ICOMVIS<http://www.icomvis.una.ac.cr/> >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> >> > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >-- _____---^---_____ Univ. de Extremadura Dept. Matemáticas. Despacho B29 Tf: + 34 924 289 300 Ext. 86823 [[alternative HTML version deleted]]
Muchas gracias José. Eso también era lo que andaba buscando. ¿Cómo se haría el gráfico cuando el modelo tiene la interacción de los factores? Saludos, Manuel El 12 de junio de 2012 01:59, José Trujillo Carmona <trujillo@unex.es>escribió:> Prueba lo siguiente. Incluye el gráfico sobre efectos: > > > library(datasets) > > data(iris) > > library(multcomp, pos=4) > > library(abind, pos=4) > > LM <- lm(Sepal.Width ~ Species, data=iris) > > Pares <- glht(LM, linfct = mcp(Species = "Tukey")) > > confint(Pares) > > par(oma=c(0,5,0,0)) > > plot(confint(Pares)) > > Está tomado de la secuencia de comandos de RCommander para este tipo de > problemas. > > > El 12/06/12 03:29, Jorge I Velez escribió: > > Hola Manuel, > > > > Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En > > http://bit.ly/LF4UNHpodras encontrar toda la discusion y los recursos > > necesarios. > > > > Saludos, > > Jorge.- > > > > > > 2012/6/11 Manuel Spínola<> > > > > > >> Estimados miembros de la lista, > >> > >> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría > ver > >> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de > efectos, > >> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de > >> referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer > esto, > >> y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por > >> comparaciones múltiples. > >> > >> Desde ya muchas gracias. > >> > >> Manuel Spínola > >> > >> modelo y datos: > >> > >> > >>> mod1<- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > >>> summary(mod1) > >>> > >> Call: > >> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > >> > >> Residuals: > >> Min 1Q Median 3Q Max > >> -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 > >> > >> Coefficients: > >> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) > >> (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** > >> dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 > >> dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * > >> coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * > >> --- > >> Signif. codes: 0 ''***'' 0.001 ''**'' 0.01 ''*'' 0.05 ''.'' 0.1 '' '' 1 > >> > >> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom > >> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 > >> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178 > >> > >> > >> > >>> dput(dos) > >>> > >> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, > >> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, > >> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" > >> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, > >> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class > >> "factor")), .Names = c("crecimiento", > >> "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, > >> -12L)) > >> > >> > >> > >> > >> -- > >> *Manuel Spínola, Ph.D.* > >> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre > >> Universidad Nacional > >> Apartado 1350-3000 > >> Heredia > >> COSTA RICA > >> mspinola@una.ac.cr > >> mspinola10@gmail.com > >> Teléfono: (506) 2277-3598 > >> Fax: (506) 2237-7036 > >> Personal website: Lobito de río< > >> https://sites.google.com/site/lobitoderio/> > >> Institutional website: ICOMVIS<http://www.icomvis.una.ac.cr/> > >> > >> [[alternative HTML version deleted]] > >> > >> > >> _______________________________________________ > >> R-help-es mailing list > >> R-help-es@r-project.org > >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >> > >> > >> > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > > > > > > _______________________________________________ > > R-help-es mailing list > > R-help-es@r-project.org > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > > -- > _____---^---_____ > > Univ. de Extremadura > Dept. Matemáticas. > Despacho B29 > Tf: + 34 924 289 300 > Ext. 86823 > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >-- *Manuel Spínola, Ph.D.* Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre Universidad Nacional Apartado 1350-3000 Heredia COSTA RICA mspinola@una.ac.cr mspinola10@gmail.com Teléfono: (506) 2277-3598 Fax: (506) 2237-7036 Personal website: Lobito de río <https://sites.google.com/site/lobitoderio/> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> [[alternative HTML version deleted]]
Pepe, muchas gracias, también sirvió mucho tu sugerencia. Manuel El 12 de junio de 2012 01:58, Pepe Trujillo <pepetrujo@gmail.com> escribió:> Prueba lo siguiente. Incluye el gráfico sobre efectos: > > > library(datasets) > > data(iris) > > library(multcomp, pos=4) > > library(abind, pos=4) > > LM <- lm(Sepal.Width ~ Species, data=iris) > > Pares <- glht(LM, linfct = mcp(Species = "Tukey")) > > confint(Pares) > > par(oma=c(0,5,0,0)) > > plot(confint(Pares)) > > Está tomado de la secuencia de comandos de RCommander para este tipo de > problemas. > > > El 12/06/12 03:29, Jorge I Velez escribió: > > Hola Manuel, > > > > Hace poco hubo una pregunta similar en la lista. En > > http://bit.ly/LF4UNHpodras encontrar toda la discusion y los recursos > > necesarios. > > > > Saludos, > > Jorge.- > > > > > > 2012/6/11 Manuel Spínola<> > > > > > >> Estimados miembros de la lista, > >> > >> Estoy ajustando un modelo linear general (lm) con 2 factores (se podría > ver > >> como un ANDEVA de 2 vías) y quisiera obtener todos los tamaños de > efectos, > >> esto es diferencias entre medias, sin tener que cambiar el nivel de > >> referencia en el modelo lineal. ¿Hay alguna función que pueda hacer > esto, > >> y además un gráfico? No me interesan los valores de P o ajustar por > >> comparaciones múltiples. > >> > >> Desde ya muchas gracias. > >> > >> Manuel Spínola > >> > >> modelo y datos: > >> > >> > >>> mod1<- lm(crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > >>> summary(mod1) > >>> > >> Call: > >> lm(formula = crecimiento ~ dieta + cobertura, data = dos) > >> > >> Residuals: > >> Min 1Q Median 3Q Max > >> -0.6333 -0.3458 -0.1000 0.2333 0.8667 > >> > >> Coefficients: > >> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) > >> (Intercept) 8.1667 0.3450 23.671 1.08e-08 *** > >> dietaB 0.2500 0.4225 0.592 0.5704 > >> dietaC 1.1000 0.4225 2.603 0.0315 * > >> coberturalight -0.9333 0.3450 -2.705 0.0269 * > >> --- > >> Signif. codes: 0 ''***'' 0.001 ''**'' 0.01 ''*'' 0.05 ''.'' 0.1 '' '' 1 > >> > >> Residual standard error: 0.5976 on 8 degrees of freedom > >> Multiple R-squared: 0.6486, Adjusted R-squared: 0.5169 > >> F-statistic: 4.923 on 3 and 8 DF, p-value: 0.03178 > >> > >> > >> > >>> dput(dos) > >>> > >> structure(list(crecimiento = c(6.6, 7.2, 6.9, 8.3, 7.9, 9.2, > >> 8.3, 8.7, 8.1, 8.5, 9.1, 9), dieta = structure(c(1L, 1L, 2L, > >> 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), .Label = c("A", "B", "C" > >> ), class = "factor"), cobertura = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, > >> 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("dark", "light"), class > >> "factor")), .Names = c("crecimiento", > >> "dieta", "cobertura"), class = "data.frame", row.names = c(NA, > >> -12L)) > >> > >> > >> > >> > >> -- > >> *Manuel Spínola, Ph.D.* > >> Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre > >> Universidad Nacional > >> Apartado 1350-3000 > >> Heredia > >> COSTA RICA > >> mspinola@una.ac.cr > >> mspinola10@gmail.com > >> Teléfono: (506) 2277-3598 > >> Fax: (506) 2237-7036 > >> Personal website: Lobito de río< > >> https://sites.google.com/site/lobitoderio/> > >> Institutional website: ICOMVIS<http://www.icomvis.una.ac.cr/> > >> > >> [[alternative HTML version deleted]] > >> > >> > >> _______________________________________________ > >> R-help-es mailing list > >> R-help-es@r-project.org > >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >> > >> > >> > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > > > > > > _______________________________________________ > > R-help-es mailing list > > R-help-es@r-project.org > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >-- *Manuel Spínola, Ph.D.* Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre Universidad Nacional Apartado 1350-3000 Heredia COSTA RICA mspinola@una.ac.cr mspinola10@gmail.com Teléfono: (506) 2277-3598 Fax: (506) 2237-7036 Personal website: Lobito de río <https://sites.google.com/site/lobitoderio/> Institutional website: ICOMVIS <http://www.icomvis.una.ac.cr/> [[alternative HTML version deleted]]