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

[Fernando Piston]

Olivier, ante todo gracias por responder.

En cuanto al problema del residual

 > library(lme4)

 > lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + (1|Line:Year), 
data = Dataset)
Linear mixed model fit by REML
Formula: alpha.ug.mg ~ Line + (1 | Year) + (1 | Rep %in% Year) + (1 
|      Line:Year)
    Data: Dataset
   AIC  BIC logLik deviance REMLdev
  1979 2134 -945.7     2133    1891
Random effects:
  Groups        Name        Variance Std.Dev.
  Line:Year     (Intercept)   8.9113  2.9852
  Year          (Intercept)  67.9963  8.2460
  Rep %in% Year (Intercept)   4.2150  2.0530
  Residual                  389.1489 19.7269
Number of obs: 246, groups: Line:Year, 80; Year, 2; Rep %in% Year, 1

...

 > library(LMERConvenienceFunctions, pos=4)

 > pamer.fnc(lme)
      Df  Sum Sq  Mean Sq F value upper.den.df upper.p.val. lower.den.df 
lower.p.val. expl.dev.(%)
Line 39 97438.5 2498.423  6.4202          206            0          
123            0      50.1982

El valor de F esta calculado como el cuadrado medio de Line/el error de 
los residuales (2498.423/389.1489).

Para aclarar un poco mas, adjunto una salida de este mismo analisis que 
me han analizado con SPSS. Yo estoy empeñado en llevarlo a cabo con R, 
pero me encuentro con la dificultad de no poder especificar qué factores 
son fijos y aleatorios mediante la herramientas de analisis de la 
varianza que yo conozco.

Un Saludo
Fernando
On 19/03/12 17:37, Fernando Piston wrote:
> Muchas Gracias Luciano por tu pronta respuesta.
>
> Como bien decis cuesta imaginar como se puede considerar un factor 
> como aleatorio cuando se tienen solo 2 niveles en el caso de Year y 3 
> en el caso de Rep. Sin embargo, aunque seria deseable tener mas 
> niveles para el factor Year (más años de ensayo) su efecto es, en 
> cualquier caso, aleatorio.
>
> Saludos
> Fernando
>
> On 19/03/12 15:22, Luciano Selzer wrote:
>> Fernando:
>> Más allá de la solución que alguien de la lista te pueda dar me
>> gustaría darte una advertencia. Según varios autores, los efectos
>> aletarorios se pueden determinar correctamente a partir de 6 niveles.
>> Así que con 3 y 2 niveles es muy dificil que se pueda determinar
>> correctamente la varianza de cada uno.
>>
>> Saludos
>> Luciano
>>
>>
>>
>> El día 19 de marzo de 2012 10:21, Fernando Piston
>> <fpiston en ias.csic.es>  escribió:
>>> Hola a todos,
>>>
>>> Tengo algunas dudas sobre como introducir en un modelo lineal 
>>> factores con
>>> efectos fijos y aleatorios. Mi diseño es el siguiente:
>>>
>>> Factores
>>>
>>> Line: 40 líneas de trigo (Fijo)
>>>
>>> Rep: 3 Bloques (Aleatorio)
>>>
>>> Year: 2 Años (Aleatorio)
>>>
>>>
>>> Variable dependiente
>>>
>>> alpha.ug.mg
>>>
>>>
>>> Nota: Adjunto tabla de datos
>>>
>>>
>>> Dentro del diseño, 'Rep' y 'Year' se considera de efectos aleatorios y
>>> 'Line' es de efecto fijo.
>>>
>>>
>>> Lo he intento llevar a cabo con la función 'lmer' del paquete 'lme4',
>>>
>>> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + 
>>> (1|Line:Year), data =
>>> Dataset)
>>>
>>>
>>> pero el modelo anterior me considera como error del factor 'line' el 
>>> error
>>> de los residuales en lugar del error de Year*Line.
>>>
>>> ¿como puede decirle al modelo que para 'line' me considere el error de
>>> 'Year*Line'?
>>>
>>>
>>> Gracias
>>>
>>>
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