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

["Olivier Nuñez"]

José,

me parece que tu duda es más de interpretación.
Para simplificar, olvídate un momento del indicador "sintético" y del carácter
aleatorio de los efectos de la comarca.
Para empezar se puede suponer que el ingreso individual (¿del jornalero?) se
relaciona (linealmente) con la superficie de la comarca siempre de la misma manera
(mismo coeficiente para todas la comarcas):

Modelo1 : Ingreso = sau_com

Es decir que en un gráfico con el ingreso en el eje de oordenadas y la superficie en
el eje de abscisas, podríamos ajustar satisfactoriamente los datos con una solo
recta.

Ahora supongamos que el ajuste no es satisfactorio. Concretamente, observamos que
para ciertas comarcas el ingreso crece mucho con la superficie y que para otras
crece poco. Tomar esta interacción de la comarca en la relación
ingreso versus superficie, nos lleva al siguiente modelo:

Modelo2: Ingreso =  sau_com + sau_com:cod_com

Ahora bien, resulta que el efecto de la comarca es aleatorio, porque las comarcas
observadas constituyen una muestra aleatoria de una población de comarcas en la
región de estudio. Tomar en cuenta el carácter aleatorio del efecto comarca te
llevaría al siguiente modelo (en lmer):

Modelo3: Ingreso =  sau_com + (sau_com|cod_com)

Por ultimo, el modelo con el cual tuviste problemas es el siguiente:

Modelo4: Ingreso =  (sau_com|cod_com)

Este modelo (en lmer) significa que globalmente (en la población de comarcas), no
hay relación entre la superficie y el ingreso.  Porque por ejemplo, en unas esta
relación es negativa y en otras la relación es positiva. De manera que en promedio,
la relación es nula.

Si intentas utilizar la función coef(Modelo4), el paquete lme4 te contesta que no
puede alinear efectos fijos y aleatorios. Básicamente, porque en este caso sólo hay
un efecto fijo (la media global) y tantos efectos aleatorios como comarcas en la
muestra. Este error es sólo debido a como lme4 enfoca la modelización (deben opinar
que el modelo 4 refleja un problema en el diseño del experimento y resulta poco
útil).
En todo caso, te aconsejo utilizar la función fitted() para ver como un cambio de
modelo afecta a tu ajuste.

Un saludo.


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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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> 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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