[R-es] duda con lmer. Añadir predictor a nivel de grupos

[Jose Luis Cañadas]

Gracias Fran y Freddy.
Por lo que leo en el libro, para incluir un predictor  de grupo hay que 
incluirlo en la parte de efectos fijos y si luego queremos ver como 
varía, añadirlo en la parte aleatoria.

De esta forma, la función coef si funciona correctamente. Lo curioso , y 
que no acabo de entender es que el anterior modelo también se ajustaba y 
aunque no funcionaba la función coef , si que se podían obtener los 
valores ajustados.. Creo que ese modelo era al que se refiere Freddy como

ingre6_ij=beta_1*scsa_ij+b_2i*sav_com_i+b_1i

Que efectivamente toma efecto aleatorio de la comarca en el intercepto, pero este a su vez vendría modelado por la variable sau_com de comarca.

Saludos.

El 04/02/13 19:07, Francisco Viciana escribió:
> Según  la documentación del apéndice C del libro de A. Gelman: "Data 
> Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models", en 
> google book las pagina 568-569, donde se documenta estas cuestiones 
> están de momento visibles:
>
> http://books.google.es/books?id=c9xLKzZWoZ4C&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false 
>
>
> Creo que en tu modelo solo se esta  incluyendo el efecto aleatio de la 
> comarca en el intercepto, no en la pendiente. La manera de plantearlo 
> con lmer, previa inclusión de la variable del nivel comarcar "sau_com" 
> en el nivel individual (desnormalizada) seria este:
>
> > mod.ingr <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (1 | cod_com) , 
> data=datos.agr)
>
> En principio creo que debería de dar los mismos resultados que la 
> especificación que tu propones:
>
> > mod.ingr.2 <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (sau_com | cod_com) 
> , data=datos.agr)
>
>
> El 04/02/2013 18:13, Jose Luis Cañadas escribió:
>> Hola a todos.
>>
>> Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar un 
>> modelo mixto.
>>
>> Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel individual 
>> y otras a nivel de comarcas. Listo algunas.
>>
>> ingre_6 : Ingresos (nivel individual)
>> iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables, calculado 
>> mediante componentes principales.
>> sau_com : superficie agraria útil de cada una de las comarcas.
>> cod_com : código de cada comarca. 44 en total
>>
>> Quiero incluir sau_com como predictor a nivel de comarcas, pero no sé 
>> si también tengo que meterlo a nivel individual
>>
>> yo hago.
>>
>> library(lme4)
>>
>> mod.ingr <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + (sau_com | cod_com) , 
>> data=datos.agr)
>>
>> El modelo ajusta  y puedo obtener los coeficientes con 
>> fixef(mod.ingr)  y ranef(mod.ingr) , pero si quiero obtener los 
>> coeficientes para cada una de las comarcas con coef(mod.ingr) me dice 
>> qeu no puede alinearlos.
>>
>> Si incluyo sau_com en la parte de efectos fijos, el modelo tb ajusta 
>> y esta vez si puedo obtener los coeficientes con coef(mod.ingr2)
>>
>> mod.ingr.2 <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (sau_com | cod_com) , 
>> data=datos.agr)
>>
>> En la bibliografía y ejemplos que he consultado siempre aparece de la 
>> segunda forma. ¿Hay que ponerlo siempre así?  ¿Cuál es la diferencia 
>> entre uno y otro?
>>
>> Saludos
>>
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