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Hola Angela, yo tambien he usado la funcion "rarecurve" para crear curvas de rarefacción Saludos Gabriel Antonio Trujillo Paucar Egresado de Biologia - Especialidad de Ecología Investigador en el Area de Limnología de CORBIDI 997603768 ---------------------------------------- > From: r-help-es-request en r-project.org > Subject: Resumen de R-help-es, Vol 48, Envío 13 > To:

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

Buenas, En R, como en la mayoría del software estadístico, no se utiliza ningún nivel de confianza sino que lo que se calcula es el p-valor asociado al contraste. De forma que cuanto más cerca de 0 esté el p-valor "menos credibilidad le damos a la hipótesis nula". Dicho mejor, debemos rechazar la hipótesis nula si el p-valor está por debajo de nuestro nivel de confianza. Por ejemplo,

Gracias Carlos. Yo también he visto el ejemplo que te pone chatGPT, pero la salida que te da no soy capaz de interpretarla. Os paso las ordenes y las respuestas de R de la propuesta de chatGPT Ejemplo.aov<- aov(P~TRAT+CORTE+REP) > summary (Ejemplo.aov) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) TRAT 6 0.0028 0.00046 0.777 0.590 CORTE 2 0.5022 0.25110 424.542 <2e-16

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]]

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 quisiera saber como parameterizar el siguiente diseño con lme4. Tengo 4 tratamientos, con 4 parcelas cada uno, divididas a su vez en 4 subparcelas, y se han tomado 5 medidas repetidas (5 ocasiones) y se quiere ver el cambio en la variable respuesta producido por los tratamientos a través de las 5 ocasiones. Mi intento con lmer es el siguiente: mod <- lmer(variable respuesta ~ ocasión *

Hola Olivier, Adjunto los datos. Manuel El 31 de octubre de 2016, 3:29, Olivier Nuñez <onunez en unex.es> escribió: > Manuel, > > no estoy seguro de entender el diseño. > Cada parcela recibe los 4 tratamientos (un tratamiento por subparcela de > una misma parcela)? > Las "ocasiones" (supongo que instantes) son los mismos para cada > parcela*tratamiento?

Estimado Eric Las filas que faltan, ¿son filas enteras, donde todo es valor NA o ?? en un data.frame? Porque si es así podrías importar todo y luego buscar (filtrar) los que no son NA. Copio y pego un código que utilizo en un trabajo, posiblemente le sea útil. Tratamientos$Tratamiento[Tratamientos$Tratamiento == ""] <- NA # asignar NA a las celdas vacías Tratamientos<-

Hola, quiero hacer un estudio de no inferioridad para ver si tres tratamientos quirúrgicos son equivalentes en el tratamiento de una patología. Me gustaría saber qué librerías se pueden utilizar y ver algún ejemplo. Gracias J Martín

Hola Jose, muchas gracias por la sugerencia, no conocia la existencia de "sed" ... yo preguntaba por la posibilidad de hacerlo con R mismo para no tener que escribir algo en otro lenguaje, porque te refieres a "sed" en linux, no ? y tambien por lo mucho mejor que es un script que hacerlo a mano, considerando que son varios cientos de archivos ... voy a probar con un script

Buenos días a todos! Quisiera saber si me pueden ayudar con un Script. Necesito hacer un ANOVA para medidas repetidas. Sé que el modelo es el *lme,* pero no se indicarle las medidas repetidas. El conjunto de datos tiene como variable respuesta volumen ingresado y como factores tiempo y tratamientos. El tiempo se midió a las 2,4,6 y 8 min para los distintos tratamientos, son medidas repetidas

Buenas. Esta mañana estoy trasteando un poco con googlevis, sobre todo para ver si introducimos algunos gráficos chulos en la página web de la empresa ( hacemos estudios sociológicos). Y estaba viendo esta página http://neurochem.sisbio.recerca.upc.edu/?p=276 y no encuentro la forma de reproducir el gráfico de las puntuaciones factoriales . Usando gvisScatterChart puedo dibujar los puntos

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 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

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,

Hola. Aunque es una noticia en inglés, supongo que será del interés de algunos... http://www.r-bloggers.com/backporting-r-3-0-0-to-quantal-precise-and-lucid/ Un Saludo, _____________________________ Miguel Ángel Rodríguez Muíños Dirección Xeral de Innovación e Xestión da Saúde Pública Consellería de Sanidade Xunta de Galicia http://dxsp.sergas.es Nota: A información contida

Estimados miembros de la lista, Estoy haciendo una análisis de supervivencia con R. Adjunto mis datos. Quiero analizar la supervivencia de 5 grupos diferentes y compararla. Para ello estoy utilizando el paquete survival. > s = Surv(c$tiempo, c$estado) > f = survfit(s ~ tratamiento, data = c) > d = survdiff(s ~ tratamiento, data = c) > d Call: survdiff(formula = s ~ tratamiento,

Hola. Algún paquete que calcule la potencia de un U-test? -- Antonio Maurandi [[alternative HTML version deleted]]

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