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Olivier Nuñez
onunez en iberstat.es
Vie Sep 24 19:56:32 CEST 2010
Santiago,
no estoy seguro de entenderte bien.
Con el fin de asegurarme que entendí algo, me explico con más detalles:
En el seno de cada paisaje, hay una serie de cultivos.
A si mismo, para cada cultivo encontramos una serie de lotes
dedicados a dicho cultivo.
Tu elegiste al azar una muestra de lotes para cada paisaje y cada
cultivo.
Dentro de cada uno de los lotes observas la densidad de maleza en
distintas posiciones (comunes a cada lote).
Los efectos principales de estos factores y sus mutuas interacciones
son FIJOS.
Ahora bien, es muy probable que observes variaciones entre lotes de
un mismo paisajes y mismo cultivo.
Puesto que estos lotes han sido elegidos al azar sus correspondientes
efectos serán también aleatorios.
Si proponemos el modelo simple "random=~1|Lote", suponemos
implícitamente que la variación de la densidad
de maleza entre dos lote perteneciendo al mismo paisaje y dedicado al
mismo cultivo, será constante en las distintas posiciones.
Es decir que no hay interacción entre el lote y la posición (curvas
de densidad de maleza paralelas).
Si en cambio, se considera el modelo "random=~1|Lote/Position", puede
haber efectos de interacción (curvas no necesariamente paralelas)
y la interacción es aleatoria porque el factor Lote tiene niveles
aleatorios.
Dicho eso, es posible, como lo señalo Luciano, que este ultimo modelo
no te dejé ningún grados de libertad para la variabilidad residual,
y que obtengas una salida de la tabla ANOVA con NA's.
Así que si no tienes replicaciones no dudes en optar por un modelo
más parsimonioso.
Un saludo. Olivier
--
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Olivier G. Nuñez
Email: onunez en iberstat.es
Tel : +34 663 03 69 09
Web: http://www.iberstat.es
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El 24/09/2010, a las 19:15, Santiago L. Poggio escribió:
> Estimado Olivier,
> Muchas gracias por tu respuesta. Sí, es como vos decís. Los efectos
> son fijos, pero la posición en el lote no es independiente. Como cada
> cultivo corresponde a un lote, ntentaré con el modelo que proponés
> incluyendo 'Cop/Position' como variable aleatoria.
> Saludos cordiales
> Santiago
>
> El día 24 de septiembre de 2010 14:00, Olivier Nuñez
> <onunez en iberstat.es> escribió:
>> Santiago,
>>
>> los efectos aleatorios han de corresponder a un factor cuyos
>> niveles son
>> elegidos al azar (o no controlados) en el experimento.
>> Me parece que tanto la posición, el paisaje o el tipo de cultivo son
>> factores fijos en tu experimento.
>> Sin embargo la posición es anidada dentro del lote y puede por lo
>> tanto
>> tener efectos aleatorios (curvas no paralelas).
>> Por lo tanto, te propongo
>>
>> alpha.lme<-lme(log(alpha+1)~1+Landscape+Crop+Position
>> +Landscape:Crop+Landscape:Position+Crop:Position,
>> random=~1|Lote/Position, method="REML")
>>
>> Un saludo. Olivier
>> -- ____________________________________
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>> Olivier G. Nuñez
>> Email: onunez en iberstat.es
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>>
>>
>>
>>
>> El 24/09/2010, a las 18:08, Santiago L. Poggio escribió:
>>
>>> 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 y el centro del
>>> lote. Estas medidas no son independientes. Entonces, las tres
>>> posiciones en el lote están anidadas dentro de los cultivos, los
>>> que a
>>> su vez lo están dentro de los cuatro paisajes. Mi objetivo es
>>> determinar en qué medida la variación en el número de especies de
>>> malezas es explicada por el tipo de paisaje, el cultivo y la
>>> posición
>>> en el lote agrícola, o las interacciones entre factores.
>>>
>>> Usé la library (nlme) con el siguiente modelo:
>>>
>>>
>>> alpha.lme<-lme(log(alpha+1)~1+Landscape+Crop+Position
>>> +Landscape:Crop+Landscape:Position+Crop:Position,
>>> random=~1|Landscape/Crop/Position, method="REML")
>>>
>>> Obtengo la siguiente solución en el ANVA:
>>>
>>>> anova(alpha.lme)
>>>
>>> numDF denDF F-value p-
>>> value
>>> (Intercept) 1 216 609.6535
>>> <.0001
>>> Landscape 3 0 0.7533
>>> NaN
>>> Crop 2 0
>>> 0.7327
>>> NaN
>>> Position 2 12 64.1800
>>> <.0001
>>> Landscape:Crop 6 0 0.2956 NaN
>>> Landscape:Position 6 12 1.2043 0.3679
>>> Crop:Position 4 12 1.1807
>>> 0.3679
>>> Warning messages:
>>> 1: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
>>> 2: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
>>> 3: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
>>>
>>> Y hasta aquí llegue. Veo que algo está mal con la distribución de
>>> los
>>> grados de libertad, ¿Qué es lo que tendría que odificar para
>>> resolver
>>> el problema? ¿Están mal elegidos los efectos aleatorios? ¿Tendría
>>> que
>>> usar otra formulación del modelo u otro modelo?
>>>
>>> Muchas gracias a todos
>>> Saludos
>>> Santiago
>>>
>>>
>>> --
>>> Santiago. L. Poggio
>>> Ing. Agr., Dr.
>>> CONICET - Cátedra de Producción Vegetal
>>> Departamento de Producción Vegetal
>>> Facultad de Agronomía
>>> Universidad de Buenos Aires
>>> Av. San Martín 4453
>>> (C1417DSE) Buenos Aires
>>> ARGENTINA
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> Santiago. L. Poggio
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