Jaume Tormo
2022-Jan-12 10:37 UTC
[R-es] Espcificar analisis de medidas repetidas en lme()
Muchas gracias los tres. Al final me voy a quedar con lme(x ~ sitio + visita, random = ~ visita|id, data = datos) En la parte fija le digo a R que es importante tener en cuenta tanto visita como sitio, pero no especifico * por que no espero que haya una interacción, el efecto sitio será parecido en todas las visitas. En la parte aleatoria aviso a R de que los puntos de medida son los mismos a lo largo de las visitas. Recopilo Algunos enlaces que me han sido útiles incluyendo los vuestros: - https://m-clark.github.io/docs/mixedModels/anovamixed.html#mixed_model - Apartado 2.4. de https://www.researchgate.net/profile/Hensley-Mariathas-3/post/How_should_I_construct_my_multilevel_model_in_R/attachment/59d646d579197b80779a1cb9/AS%3A459836811943936%401486645047128/download/Appendix-Mixed-Models.pdf - Apartado 3 de https://www.crumplab.com/psyc7709_2019/book/docs/a-tutorial-for-using-the-lme-function-from-the-nlme-package-.html Gracias de nuevo, Jaume. El mar, 11 ene 2022 a las 20:02, Javier Marcuzzi (< javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>) escribió:> Estimado Jaume Tormo > > Tal como comenta Carlos Bellosta, hay algo entre lme, lmer, lme4, todo es > muy semejante pero para ciertas cosas uno es más potente o flexible que el > otro. > Justo ahora no estoy al alcance para enviar la cita de un libro donde está > un ejemplo sobre lo que usted pregunta. Reién mire en internet y encontré > esto, no es justo pero compara alternativas. > > 6 Paquete nlme | Modelos Mixtos con R (fhernanb.github.io) > <https://fhernanb.github.io/libro_modelos_mixtos/pac-nlme.html> > > Creo que el libro que tiene lo que usted necesita es The Nlme Package: > Linear and Nonlinear Mixed Effects Models, si no recuerdo mal, el ejemplo > es de unos autos o fábrica de autos, los motores, y el tiempo según los > trabajadores, cada vez lo complican más, digamos que desde un lugar > realizan la complejidad desde lo simple y sumando paso a paso. Lo > interesante es cómo agregando parámetros, o reescribiendo a partir de > lo mismo, avanzan cada vez más. > > Mire en GLMM FAQ (bbolker.github.io) > <https://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/glmmFAQ.html#additive-and-generalized-additive-mixed-models> la > definición de los modelos. > > Pero debe estar por ahí el ejemplo de car motors R time, y cómo lo van > complicando. > > Javier Rubén Marcuzzi > > El mar, 11 ene 2022 a las 10:24, Jaume Tormo (<jautorbla en gmail.com>) > escribió: > >> Hola, >> >> Estoy tratando de especificar un modelo de medidas repetidas que es como >> sigue: >> - 4 sitios de estudio. (A-D) >> - Dentro de cada sitio hay 5 puntos donde se mide la variable X >> - Repetimos las medidas en el tiempo. Los lugares y puntos son los mismos >> en cada visita. >> >> Tenemos las siguientes variables: >> id - identificador del punto de medida >> sitio - Los cuatro lugares donde se mide sitio1, sitio2, ... sitio4 >> visita - La visitas que se hacen para medir. visita1, visita2,... visitaN >> x - variable medida >> >> Lo voy a analizar con lme pero no estoy seguro de cómo especificar esto en >> la fórmula. Yo creo que es así: >> >> lme(x~sitio, random = ~ 1|id/visita, data = datos) >> >> Porque entiendo que hay que decir id/visita para que R entienda que a lo >> largo de las visitas los id son el mismo punto de medida. >> Pero no estoy seguro de si debe ser al revés ~1|visita/id >> >> ¿Que opinais?¿Voy por buen camino? >> >> Muchas gracias. >> >> -- >> Jaume Tormo. >> https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy >> https://acercad.wordpress.com/ >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es en r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >-- Jaume Tormo. https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy https://acercad.wordpress.com/ [[alternative HTML version deleted]]
Javier Marcuzzi
2022-Jan-12 11:48 UTC
[R-es] Espcificar analisis de medidas repetidas en lme()
Estimado Jaume Tormo Desconozco lo que busca o de que son sus datos, pero, la relación sitio y visita, depende que, tiene por ejemplo efecto climático y se espera que el clima no sea el mismo en cada sitio, lógicamente, si es en una misma localidad el clima entre los sitios no tendría diferencia. La escritura en R no cambia tanto, demora algo más el cálculo, pero si es necesario no queda otra. Javier Rubén Marcuzzi El mié, 12 ene 2022 a las 7:38, Jaume Tormo (<jautorbla en gmail.com>) escribió:> Muchas gracias los tres. > > Al final me voy a quedar con > > lme(x ~ sitio + visita, random = ~ visita|id, data = datos) > > En la parte fija le digo a R que es importante tener en cuenta tanto visita > como sitio, pero no especifico * por que no espero que haya una > interacción, el efecto sitio será parecido en todas las visitas. > En la parte aleatoria aviso a R de que los puntos de medida son los mismos > a lo largo de las visitas. > > Recopilo Algunos enlaces que me han sido útiles incluyendo los vuestros: > - https://m-clark.github.io/docs/mixedModels/anovamixed.html#mixed_model > - Apartado 2.4. de > > https://www.researchgate.net/profile/Hensley-Mariathas-3/post/How_should_I_construct_my_multilevel_model_in_R/attachment/59d646d579197b80779a1cb9/AS%3A459836811943936%401486645047128/download/Appendix-Mixed-Models.pdf > - Apartado 3 de > > https://www.crumplab.com/psyc7709_2019/book/docs/a-tutorial-for-using-the-lme-function-from-the-nlme-package-.html > > Gracias de nuevo, > > Jaume. > > > > > > > El mar, 11 ene 2022 a las 20:02, Javier Marcuzzi (< > javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>) escribió: > > > Estimado Jaume Tormo > > > > Tal como comenta Carlos Bellosta, hay algo entre lme, lmer, lme4, todo es > > muy semejante pero para ciertas cosas uno es más potente o flexible que > el > > otro. > > Justo ahora no estoy al alcance para enviar la cita de un libro donde > está > > un ejemplo sobre lo que usted pregunta. Reién mire en internet y encontré > > esto, no es justo pero compara alternativas. > > > > 6 Paquete nlme | Modelos Mixtos con R (fhernanb.github.io) > > <https://fhernanb.github.io/libro_modelos_mixtos/pac-nlme.html> > > > > Creo que el libro que tiene lo que usted necesita es The Nlme Package: > > Linear and Nonlinear Mixed Effects Models, si no recuerdo mal, el ejemplo > > es de unos autos o fábrica de autos, los motores, y el tiempo según los > > trabajadores, cada vez lo complican más, digamos que desde un lugar > > realizan la complejidad desde lo simple y sumando paso a paso. Lo > > interesante es cómo agregando parámetros, o reescribiendo a partir de > > lo mismo, avanzan cada vez más. > > > > Mire en GLMM FAQ (bbolker.github.io) > > < > https://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/glmmFAQ.html#additive-and-generalized-additive-mixed-models> > la > > definición de los modelos. > > > > Pero debe estar por ahí el ejemplo de car motors R time, y cómo lo van > > complicando. > > > > Javier Rubén Marcuzzi > > > > El mar, 11 ene 2022 a las 10:24, Jaume Tormo (<jautorbla en gmail.com>) > > escribió: > > > >> Hola, > >> > >> Estoy tratando de especificar un modelo de medidas repetidas que es como > >> sigue: > >> - 4 sitios de estudio. (A-D) > >> - Dentro de cada sitio hay 5 puntos donde se mide la variable X > >> - Repetimos las medidas en el tiempo. Los lugares y puntos son los > mismos > >> en cada visita. > >> > >> Tenemos las siguientes variables: > >> id - identificador del punto de medida > >> sitio - Los cuatro lugares donde se mide sitio1, sitio2, ... sitio4 > >> visita - La visitas que se hacen para medir. visita1, visita2,... > visitaN > >> x - variable medida > >> > >> Lo voy a analizar con lme pero no estoy seguro de cómo especificar esto > en > >> la fórmula. Yo creo que es así: > >> > >> lme(x~sitio, random = ~ 1|id/visita, data = datos) > >> > >> Porque entiendo que hay que decir id/visita para que R entienda que a lo > >> largo de las visitas los id son el mismo punto de medida. > >> Pero no estoy seguro de si debe ser al revés ~1|visita/id > >> > >> ¿Que opinais?¿Voy por buen camino? > >> > >> Muchas gracias. > >> > >> -- > >> Jaume Tormo. > >> https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy > >> https://acercad.wordpress.com/ > >> > >> [[alternative HTML version deleted]] > >> > >> _______________________________________________ > >> R-help-es mailing list > >> R-help-es en r-project.org > >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >> > > > > -- > Jaume Tormo. > https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy > https://acercad.wordpress.com/ > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >[[alternative HTML version deleted]]