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Dispongo de un experimento en el que cinco tratamientos ha sido aplicados a cinco grupos de voluntarios. En cada grupo había tres personas y a cada persona se le tomaron 3 medidas, En total dispongo de 45 medidas, pero evidentemente no son independientes entre sí. Si no tomo en cuenta que las medidas de la misma persona son más parecidas entre sí (bloques anidados) estaría incurriendo en

Hola. Hay alguna función que haga un Friedman test (digamos 4 tratamientos o tiempos relacionados/dependientes) y que después haga una comparación de un tratamiento contra el resto, digamos el primero, como un contratase simple, o un Dunnett? o simplemente ¿como hago un Dunnett para unos tratamientos relacionados? -- Antonio M [[alternative HTML version deleted]]

Buenos días, Soy Cristian Rodelo y quería haceros una pregunta. Tengo un conjunto de datos en los que a un grupo de sujetos se les realizaron medidas de tensión arterial a lo largo de 24 horas. En promedio 4 determinaciones horarias. Es decir que cada sujeto se le realizaron 4 determinaciones horarias durante 24 horas. Bien, quiero determinar la trayectoria longitudinal de las mediciones de

Buenas tardes para tod en s (de nuevo) Tengo el siguiente dataframe:

Hola estimados miembros de la lista, Tengo una inquietud. Les cuento: tengo un conjunto de datos en un data.frame. Algunas de las variables que están en él son del tipo factor. Estos factores, naturalmente, tiene categorías: a veces demasiadas categorías y muchas de ellas con 1 individuo contemplando el data.frame más de 1 millón de individuos. Estas pequeñas cantidades creo que me están

Hola a todos, me gustaría realizar una consulta asociada a la generación de valores genéticos del pedigreemm en R. Primero generé el archivo de pedigree incluyendo los parentales para posteriormente estimar la varianza aditiva y los valores genéticos para cada individuo, relacionando los individuos por medio de la matriz de parentesco. Me da todo perfecto, el complemento pedigreemm trabaja muy

Hola, Antes de nada, muchas gracias por tu ayuda. El código se ha acercado bastante, pero no termina de funcionar porque considera cada captura de un individuo como años consecutivos aunque haya pasado más tiempo entre ellos. Por ejemplo el individuo 4 es capturado por primera vez el año 1 y por segunda vez el año 3, por lo que debería de ser renombrado ya que en este ejemplo en concreto

Hola a todos, Quería preguntar si alguno sabe como puedo identificar registros con un mismo ID en el tiempo, pero que hacer referencia a objetos o individuos diferentes. En mi caso en particular estoy estudiando un animal que tiene una vida media cercana 2 años, y tengo una serie longitudinal de 25 años. El problema es que durante el muestreo en algunos casos durante la recoleccion de los datos,

Hola, Please, mira si esta vez funciona: #---------------------------------------------- ID <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 6, 8, 12, 7, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 1, 21, 22, 19 ) Year <- c (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6) df <- data.frame (ID, Year) df ID <- c(1,

Hola Estoy cometiendo un error con tapply (lógicamente acepto cualquier otra forma para mi problema). Prepare el siguiente código para copiar y pegar, donde describo los datos y mi problema, creo que es la forma más fácil de explicarme. # primero cargo los datos para explicar el problema individuo <- c(''a'', ''b'', ''c'',

Buenas tardes, Estoy tratando de fusionar dos data.frames pero no obtengo lo deseado. Un data.frame (Df1)tiene 53.657 observaciones (y 8 variables) que pertenecen una a cada individuo de la muestra. El otro (Df2) tiene 63.987 observaciones (y 17 variables), de los 53.657 individuos previos porque algun individuo tiene varias observaciones. Ambos solo coinciden por la variable

Hola a todos; Quisiera saber si la frunción timeVariation cuando los intervalos de confianza se superponen aunque no sea en todo el perido temporal; es correcto decir que: ?No podemos afirmar que los valores medios horarios de concentración de NO de la serie temporal jun-dic 10-13 son distintos de los de la serie temporal jun-dic 14 debido a que los intervalos de confianza al 95% de ambas series

Estimado Matias, Reenvio a la lista. Es tarde aqui y hay que descansar. Quizas alguien en otra parte del mundo pueda darte una mano. En unas horas te envio mi opinion. Saludos, Jorge.- 2013/6/11 Matias Ledesma <> > Hola Jorge, > > Muchas gracias por las referencias, ya consegui el libro asi que me voy > aponer a leerlo aver si encuentro una solucion. > > La data

Estimado Javier, Gracias por tus comentarios. Si, puede ser que me haya expresado en forma incorrecta. Mi idea fue tratar de ser lo mas conciso posible y limitarme al problema estadistico que tengo, por lo cual obvie mucha informacion. La data proviene de un monitoreo que se hace en el Mar Baltico anulamente hace mas de 20 años, debido a que la poblacion a decendido drasticamente en los

Buenas a todos. Relato el problema: - tengo un archivo de 316 columnas por 562000 filas (aprox.). - esas 316 columnas representan 158 sujetos, o sea dos columnas por cada individuo conteniendo información que debe ser condensada en una sola. Lo que necesito es ir tomando las dos columnas de cada individuo e intercalar los elementos de los vectores formando uno solo. Ejemplificando sería algo

Holabueno, aunque hay muchas posibilidades para fusionar ambas tablas, usando la tuya sería algo así:Df3<-merge(Df1,Df2,by="Reviewer.Username", all = TRUE) El Lunes 16 de enero de 2017 20:08, Jesús Para Fernández <j.para.fernandez en hotmail.com> escribió: Los data.frames para unirlos lo mejor es que tengan el mismo numero de columnas o variables. El dataframe2 

Hola, Otra forma, utilizando la función de intervalos y la que comprueba si otro intervalo se solapa del paquete "lubridate": #---------------------- library(lubridate) fe.chas <- data.frame( entra=c('2001-01-01','2001-06-01','2003-01-01') ,sale=c('2002-01-01','2002-06-01','2004-01-01') ) ref <-

El 24/01/16 a las 16:29, Fernando Sánchez Lasheras escribió: > Hola José, > > Efectivamente le mensaje me lo enviaste a mí, pero yo al contestar lo mandé > a la lista. > > Los grupos son tratamientos distintos. Es decir, se estudia a una serie de > personas a las que se les aplican tres tratamientos distintos (A, B y C) > durante el mismo tiempo y vemos el número de eventos

Hola compañeros de la lista, qué tal. Estoy haciendo un análisis de componentes principales utilizando las funciones "dudi.pca" (paquete "ade4") y "PCA" (paquete "FactoMineR"). Sucede que al comparar las coordenadas de cada individuo que obtiene cada función, las que corresponden al segundo componente principal tienen idéntica magnitud pero con

Hola a todos, -Estoy estudiando el efecto de dos genotipos (~tratamientos) en la aparición de síndrome metabólico (MetS) con datos longitudinales recogidos a tiempo 0,7,10,15,20 y 25 años. -He hecho un dataframe con las siguientes variables MetS: Síndrome Metabólico (Si=1,No=0) bmi: Indice de masa corporal (IMC) cuando se produce la conversión a MetS+ . Para los que permancen MetS-, esta variable