[R-es] test de Friedman , con comparación planificada simple (la primera contra el resto...).
José Trujillo Carmona
trujillo en unex.es
Vie Mayo 27 12:19:45 CEST 2011
Antonio Maurandi López escribió:
> me temía que no existía nada así, yo tampoco encuentro nada. Eso no me
> deja estudiar el efecto interacción.
>
> En tanto a que "Friedman elimina el efecto de ambos sistemas de bloque
> sobre los datos" se refiere a que puedo multiplicar los dos bloques en
> un solo bloque o a que (algo así como 'Orig x Trat': 1-M1, 1-M2,
> 1-M3,.....,2-M1, 2_M3,.... y aplicar freidman y los post hoct de antes?)
>
Eliminar el efecto bloque está relacionado con la forma en que el test
de Friedman asigna rangos a los datos: Numera los datos desde el uno a
"T" donde T es el número de tratamientos y de forma que en todos los
bloques la suma de rangos es T(T+1)/2 eliminando el efecto de que un
bloque tenga un promedio mayor que otro.
Cada bloque tuyo vendría definido por el producto Bloque = Orig x Bicho
(como ya has puesto en el ejemplo). Los tratamientos en Friedman son
ortogonales a los bloques y deben quedar de la forma: Bloque x Tratamiento.
Al hacer las comparaciones múltiples no podrás ver las diferencias entre
orígenes, ni entre bichos, sino solo entre tratamientos (limitaciones
del test de Friedman frente a los métodos factoriales paramétricos).
Si estuvieras muy interesado en comparar los orígenes tendrías tendrías
que hacer un test construyendo bloques del tiepo Bloque = Tratamiento x
Bicho. Pero en este caso estás haciendo comparaciones no independientes
de las anteriores y tendrías que tener cuidado con el efecto de
Bonferroni (corrección de Bonferroni o de Holm).
Saludos.
> muchas gracias.
>
> El 26/05/11 12:43, José Trujillo Carmona escribió:
>> No conzco, ni he encontrado en bibliografía ningún test no
>> paramétrico para dos o más factores bloque (igual que tampoco lo hay
>> para dos factores tratamiento). En tu caso, de todos modos, como los
>> bloques están anidado (no existe 2 biuno, ni 1 bic4) realmente la
>> construcción de rangos de Friedman elimina el efecto de ambos
>> sistemas de bloque sobre los datos. Los rangos de cada dato X_(ijk)
>> son asignados en función de su valor en el conjunto de todos los
>> rangos que son iguales a el tanto en lo referente al bloque j
>> (origen) como al bloque k (bicho).
>>
>> Saludos.
>>
>> Antonio Maurandi López escribió:
>>> Estimado profesor Trujillo
>>> Muchas gracias, lo he probado, es exactamente mi caso.
>>> Ciertamente yo no consideraba el bloqueo debido a las medidas
>>> repetitivas sobre el mismo bicho, Muchas gracias.
>>> Perdone que le haga otra pregunta. Me podría orientar a como abordar
>>> otro problema, se tarta de un diseño parecido pero con un factor
>>> más, un inter-sujetos, por ejemplo 'origen' (hemos tomado bichos de
>>> dos sitios muy diferentes).
>>>
>>> El esquema es casi el mismo pero con el factor 'origen'
>>> complicándolo todo, es como un modelo mixto en parametricos.... pero
>>> no-paramétrico?
>>>
>>> origen Bicho M1 M2 M3 M4 M5
>>> 1 biuno 10 11 12 13 14
>>> 1 bidos 51 52 53 54 55
>>> 1 btres 91 92 93 94 95
>>> 2 bic4 10 11 12 13 14
>>> 2 bi5 51 52 53 54 55
>>> 2 bt6 91 92 93 94 95
>>>
>>> En fin en todo caso muchas gracias por su ayuda.
>>>
>>> Antonio.
>>>
>>>
>>> El 25/05/11 12:39, José Trujillo Carmona escribió:
>>>> Querido Olivier:
>>>>
>>>> El paqeute multcomp se llama: Simultaneous Inference in General
>>>> Parametric Models.
>>>>
>>>> Su descripción dice:
>>>>
>>>> Simultaneous tests and confidence intervals for general linear
>>>> hypotheses in parametric models, including linear, generalized
>>>> linear, linear mixed effects, and survival models.
>>>>
>>>> El principal argumento del paquete es un objeto de tipo "model"
>>>> creado mediante lm, glm o aov.
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> El test de Friedman no es "General Parametric Models". Es un test
>>>> no paramético y no genera objetos tipo "model".
>>>>
>>>> Por otra parte, estimado Antonio. Para estudiar las comparaciones
>>>> múltiples mediante pairwise.wilcox.test, primero deberías eliminar
>>>> el efecto de los bloques. El método proporciona comparaciones
>>>> múltiples pero para un Kruskal-Wallis, no para un test de Friedman.
>>>>
>>>> El test de Friedmann es algo parecido a un test de Kruskal-Wallis
>>>> pero con el efecto de los bloques (los animales en tu caso) eliminado.
>>>>
>>>> Puede haber mucha diferencia entre unos bichos y otros, lo que crea
>>>> mucha varianza adicional. Ejemplo:
>>>>
>>>> Bicho M1 M2 M3 M4 M5
>>>> biuno 10 11 12 13 14
>>>> bidos 51 52 53 54 55
>>>> btres 91 92 93 94 95
>>>>
>>>> En un esquema de este tipo las diferencias entre tratamientos son
>>>> muy pequeñas frente a la variabilidad de los datos, pero se ve que
>>>> en todos los bichos (bloques) el orden de los tratamientos es
>>>> M1<M2<...<M5. Un test de Friedmann elimina primero el efecto de los
>>>> bloques.
>>>>
>>>> En tu caso, por lo que cuentas no tienes repeticiones en las
>>>> observaciones. En este contexto el test "friedman" del paquete
>>>> "agricolae" es perfecto. Corresponde con tu problema y te aporta
>>>> además las comparaciones múltiples.
>>>>
>>>> Consulta:
>>>> install.packages("agricolae")
>>>> library(agricolae)
>>>> ?friedman
>>>>
>>>> Saludos.
>>>>
>>>>
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> Antonio Maurandi López escribió:
>>>>> Gracias Oliver.
>>>>>
>>>>> Mis tratamientos son uno control (medición clásica) y otros 4
>>>>> en que se miden lo mismo en distintos órganos de unos bichos,
>>>>> tengo unos 40 bichos, y de cada bicho 5 mediciones (control y 4 mas).
>>>>>
>>>>> Puedo después de un friedman significativo de los 5 trat, hacer
>>>>> comparaciones por pares, múltiples comparaciones con un wilcoxon
>>>>> ajustado (pairwise.wilcox.test), pero por ser más fino solo me
>>>>> interesaría el de media más alta de los 4(a lo burro) frente a
>>>>> control, y/o control frente al resto.
>>>>>
>>>>> en fin miro lo que me dices (ahora me voy a comer).
>>>>>
>>>>> mil gracias.
>>>>>
>>>>>
>>>>> El 24/05/11 12:43, Olivier Nuñez escribió:
>>>>>
>>>>>> Echa un vistazo al paquete library(multcomp).
>>>>>> En todo caso, procura especificar como están relacionados tus
>>>>>> tratamientos (¿por el diseño?).
>>>>>> Un saludo. Olivier
>>>>>> -- ____________________________________
>>>>>>
>>>>>> Olivier G. Nuñez
>>>>>> Email: onunez en iberstat.es
>>>>>> Tel : +34 663 03 69 09
>>>>>> Web: http://www.iberstat.es
>>>>>>
>>>>>> ____________________________________
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> El 24/05/2011, a las 11:07, Antonio Maurandi López escribió:
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>> 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
>>>>>>>
>>>>>>>
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> Antonio Maurandi López
> Serv. Cálculo Científico. Apoyo Estadístico.
> Servicio de Apoyo a la Investigación (SAI)
> Vicerrectorado de Investigación.
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