[R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal

[Javier Martinez]

Aprovechando el hilo sobre cuáles son los efectos fijos y los
aleatorios, y cuántos son suficientes, lo que yo me pregunto es: si yo
quiero comparar si se mantiene la relación entre dos variables
independientemente del lugar, por ejemplo, donde se den, ¿puedo usar
un modelo mixto con el lugar como variable aleatoria? Lo digo porque a
veces los rangos en los que se mueven las variables para cada lugar
son muy distintos, aunque sean lugares aleatorios, e incluso puedo
tener un número pequeño de muestras en cada lugar. Si tengo dos
muestras en cada lugar, ¿puedo considerar  el conjunto de lugares como
una única "población" con el lugar como efecto aleatorio y aplicar un
modelo mixto para establecer la relación entre las variables? En mi
caso se trata de estudiar si la respuesta de una especie frente a una
variable ambiental en ocho lugares es la misma, en cada uno de los
cuales tengo dos observaciones (de dos años distintos). El caso es que
el modelo me sale significativo pero no sé hasta que punto respeta los
preceptos de los modelos mixtos o los estoy forzando.

Gracias por vuestra opinión y saludos,

Javier

2012/3/19 Olivier Nuñez <onunez en unex.es>:
> Fernando,
>
> el efecto (1|Rep%in%Year) carece de sentido:
>
>  > Dataset$Rep%in%Datasets$Year
>  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [18] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [35] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [52] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [69] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [86] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [103] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [120] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [137] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [154] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [171] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [188] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [205] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [222] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [239] FALSE FALSE
>
> Por la estructura de tus datos, sospecho que el modelo que te
> interesa es más bien:
>
> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year/Rep) + (1|Line:Year), data = Datasets)
>
> En cuanto al problema de la residual al cual te refieres en tu mensaje,
> da más detalles (con la salida que obtienes) porque su planteamiento
> resulta poco claro.
> Un saludo. Olivier
>
> -- ____________________________________
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez en iberstat.es
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
>
> ____________________________________
>
>
>
>
> El 19/03/2012, a las 14:21, Fernando Piston escribió:
>
>> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + (1|
>> Line:Year), data = Dataset)
>
>
>
> --
> ____________________________________
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez en unex.es
> http://kolmogorov.unex.es/~onunez
> Tel : +34 663 03 69 09
> Departamento de Matemáticas
> Universidad de Extremadura
>
> ____________________________________
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>
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>        [[alternative HTML version deleted]]
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