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Hola a todos, hace poquito una persona escribía con una duda que se parece, o es, la misma que yo vengo teniendo. Se trata de hacer comparaciones planeadas. Supongamos un experimento en el que participan 4 grupos de niños 8por ejemplo de distintos coles). Estos niños leen palabras largas y cortas, frecuentes e infrecuentes. Por lo tanto el diseño es fácil, un intergrupo "niños" y dos

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]]

 Estimados: Les pido disculpas por la molestia, quisiera preguntarles si luego de haber utilizado la funcion glm para ajustar datos (en mi caso family = poisson) es posible realizar además del ANOVA comparaciones de a pares. Desde ya muchas gracias! Cordialmente, Lic. Anahí Domínguez Universidad Nacional de Río Cuarto. Argentina

Hola, Estoy analizando unos datos para una tesis doctoral. Durante la investigación se han recogido distintas variables clínicas de dos grupos (n=30 y n=40). Me encuentro que las comparaciones de medias se han realizado mediante t-tests sin preocuparse de estudiar la distribución de las variables. Al revisar si las variables se ajustan a la distribución normal, aunque los QQplots no tienen

Estimados herreros, Sabéis si hay algún sitio donde pueda hacer una pregunta sobre estadística, en concreto un diseño experimental. Alguna lista, foros, etc. Ya se que este no es el sitio adecuado para preguntas de estadística, pero por si alguien se pica os la pongo a continuación. Dos tratamientos C y H. Se aplican a una serie de especies (p.e. 10) Se observa la respuesta de las especies a

Hola compañeros de la lista. Tengo el siguiente set de datos: Repeticiones <- c(rep("RI", 14), rep("RII", 14), rep("RIII", 14)) Tiempo <- rep(c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 96, 120), 3) Concentracion_celular <- c(0.4862, 0.5375, 0.4309, 0.4390, 0.4603, 0.4733, 0.3936, 0.9085, 0.5838, 0.5477, 0.6331, 0.8693, 1.0092, 0.6341, 0.5350,

Buenas tardes, Estoy interesado en generar observaciones de una distribucion binomial bivariada en la que hay _cierto_ grado de correlacion (denotemoslo rho). Podria por favor alguien indicarme como hacerlo en R? Este es el contexto. Supongamos que se tienen dos experimentos en los que la variable respuesta _sigue_ una distribucion binomial, i.e., X_i ~Binomial(n_i, p_i), i=1,2 y que, por ahora,

Queridos R-users: Tengo una duda que hace mucho tiempo que estoy intentando resolver, os explico a modo de ejemplo: Tengo estos efectos: Año(5 niveles),Localidad (10 niveles) y genotipo (3 niveles), año y localidad son aleatorios y genotipo es fijo (los he escogido yo). Me gustaría hacer obtener una tabla parecida a la Tabla Anova donde aparezca cada factor y sus interacciones y

Estimados Escribo para consultar sobre el uso de modelos mixtos anidados. Los datos que estoy analizando provienen de censos de malezas en cuatro tipos de paisajes de la región pampeana, en los que seleccioné al azar igual número de lotes agrícolas cultivados con tres cultivos (maíz, soja y trigo-soja). En cada lote censé el número de especies de malezas en tres posiciones: el alambrado, el borde

Buenas tardes a todos, Estoy interesado en realizar varios gráficos y luego guardarlos individualmente como PDF. Hasta ahí todo bien. Sin embargo, el archivo resultante tiene aproximadamente 20MB. Podría alguien por favor indicarme cómo reducir su tamaño? A continuación un ejemplo de lo que intento hacer y mi sessionInfo(). Estoy usando Mac OS X. Muchas gracias, Jorge Ivan Velez # R code

Hola, Manuel, No entiendo tu pregunta (la repito aqui para que sea mas explicito): hay alguna forma de comparar la probabilidad de supervivencias (en este caso anual) entre grupos sin utilizar un chi-cuadrado y un valor de P. Entiendo que lo que hace survdiff es comparar las curvas de supervivencia, pero yo quiero comparar la probabilidad de supervivencia entre grupos al final del estudio. Con

Hola Manuel lo he tratado de hacer pero me sale Error: unexpected string constante in: "anova(a,as,test=Chisq") no tengo ni idea de por qué... Me resulta alucinante no poder contar ya con pvals.fnc. ¿Será imposible hacerse con ello? Saludos, Miguel -------------------------------------------- El vie, 13/6/14, Manuel Azcárate <mazcarategarcia en gmail.com> escribió:

Hola a todos! perdón por molestarlos nuevamente con los contrastes, pero estoy trantando de entender que es lo que está haciendo R y de donde vienen los valores que informa pero  no lo logro. Creí haberlo entendido pero a la hora de usar mis datos los resultados no dan como deberían. Tengo dos variables explicativas que son factores con 3 niveles cada uno. Esta es la tabla de medias de la

Existe discusión sobre el uso de los p-valores en modelos mixtos. Como se ha dicho antes, para mi lo más adecuado es comparar modelos mediante la función anova. Por Internet se puede encontrar un buen libro de Douglas Bates y en español, busca modelos mixtos con R de Luis Cayuela, enfocado hacia ecología, pero está muy bien El 13/06/2014 14:00, "Jorge I Velez"

Saludos, tengo una base de datos con tres variables: especie, tratamiento y abundancia. Quiero hacer comparaciones múltiples con Tukey. Ya había usado el comando TukeyHSD(aov(x~y)). La cuestión esque ahora tengo varios niveles del factor especie y varios niveles del factor tratamiento. Si hago TukeyHSD(aov(abundancia~especie:tratamiento)) me salen todas las comparaciones posibles, pero yo sólo

Hola, tengo una serie de datos datExpr, al usar cor() : cor(datExpr ,method = "pearson", use ="pairwise.complete.obs") me da el siguiente error allocMatrix: too many elements specified Trate con "complete.obs", "na.or.complete", y el resto de las opciones para "use", pero siempre me da algun error.  ¿Alguna idea de como puedo hacer que cor() lea

Lo he buscado y no encuentro la forma de aplicar una restricción lineal a los parámetros de una regresión. Podrían ayudarme?? Quiero una regresión en la que las suma de los coeficientes de igual a 1. Saludos -- Deybi Morales León

Hola queridos usuarios de R-HELP-ES Primero que nada, muchas gracias a todo aquellos que me prestaron ayuda en mi anterior pregunta, fue de gran utilidad. A lo siguiente, tengo ahora otras preguntas, que bajo mis conocimientos las considero complejas, espero que me puedan ayudar, se los agradezco de antemano. Necesito realizar las siguientes operaciones (#Operación general) a un conjunto de 18