[R-es] Datos longitudinales

[Emilio L. Cano]

Hola Cristian,

No soy un experto, pero esto me suena que podrás hacerlo con agrupación basada en modelos (model-based clustering), mira por ejemplo esto: https://bradleyboehmke.github.io/HOML/model-clustering.html, o mira la revisión que hizo Bettina Grün en el último UseR!: https://youtu.be/1cuU8kpTt00. Y posiblemente el modelo subyacente sea un modelo mixto (de medidas repetidas)

Un saludo,
Emilio




> El 21 nov 2019, a las 11:01, Cristian Rodelo Haad <crisroha16 using gmail.com> escribió:
> 
> Estimado Javier Marcuzzi, gracias por tu rápida respuesta.
> Intentaré explicarte con mayor detalle:
> 
> Mi Df esta configurado como veras debajo:
> 
> <Captura de pantalla 2019-11-21 a las 10.57.47.png>
> 
> Donde Id es el número del sujeto hour es la hora de toma de TA : veras 1 o 2 o 3 tomas por hora y luego su equivalente en tensión sistólica y diastolica. Esto se repite durante 24 horas. Es decir que tengo un número de sujetos a quienes les realizo mediciones de tensión arterial 1-2 o 3 tomas por cada hora durante 1 día completo.
> 
> Aparte, tengo una serie de varibles demográficas como son la edad y sexo y los tratamientos utilizados (categóricas). Además, tengo variables analíticas extraídas en conjunto con la realización de la monitorización de la TA.
> 
> Así, al final del día tengo un total de “n" individuos con 18000 tomas de tensión arterial entre todos.
> 
> Bien: yo espero que a lo largo del día los sujetos tengan variaciones en esas cifras de tensión arterial y que estas variaciones dependan/asocien de diferentes factores bien sean demográficos como explico un poco más arriba o analíticos de tal forma que yo pueda identificar sujetos que se beneficien de una actuación y otros sujetos de otra actuación. Al final del estudio todos los sujetos están “vivos” por lo que yo no intento predecir si se mueren o no. Pretendo identificar grupos de sujetos quienes de acuerdo a diferentes características muestren un comportamiento de cifras tensiones arteriales a lo largo del día. En definitiva, identificar trayectorias longitudinales basadas en la identificación de grupos.
> 
> Muchas gracias por vuestra ayuda,
> 
> Saludos cordiales.
> 
> 
>> 
>> Saludos cordiales.
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