[R-es] Espcificar analisis de medidas repetidas en lme()

[Jaume Tormo]

Muchas gracias los tres.

Al final me voy a quedar con

lme(x ~ sitio + visita, random = ~ visita|id, data = datos)

En la parte fija le digo a R que es importante tener en cuenta tanto visita
como sitio, pero no especifico * por que no espero que haya una
interacción, el efecto sitio será parecido en todas las visitas.
En la parte aleatoria aviso a R de que los puntos de medida son los mismos
a lo largo de las visitas.

Recopilo Algunos enlaces que me han sido útiles incluyendo los vuestros:
- https://m-clark.github.io/docs/mixedModels/anovamixed.html#mixed_model
- Apartado 2.4. de
https://www.researchgate.net/profile/Hensley-Mariathas-3/post/How_should_I_construct_my_multilevel_model_in_R/attachment/59d646d579197b80779a1cb9/AS%3A459836811943936%401486645047128/download/Appendix-Mixed-Models.pdf
- Apartado 3 de
https://www.crumplab.com/psyc7709_2019/book/docs/a-tutorial-for-using-the-lme-function-from-the-nlme-package-.html

Gracias de nuevo,

Jaume.






El mar, 11 ene 2022 a las 20:02, Javier Marcuzzi (<
javier.ruben.marcuzzi using gmail.com>) escribió:

> Estimado Jaume Tormo
>
> Tal como comenta Carlos Bellosta, hay algo entre lme, lmer, lme4, todo es
> muy semejante pero para ciertas cosas uno es más potente o flexible que el
> otro.
> Justo ahora no estoy al alcance para enviar la cita de un libro donde está
> un ejemplo sobre lo que usted pregunta. Reién mire en internet y encontré
> esto, no es justo pero compara alternativas.
>
> 6 Paquete nlme | Modelos Mixtos con R (fhernanb.github.io)
> <https://fhernanb.github.io/libro_modelos_mixtos/pac-nlme.html>
>
> Creo que el libro que tiene lo que usted necesita es The Nlme Package:
> Linear and Nonlinear Mixed Effects Models, si no recuerdo mal, el ejemplo
> es de unos autos o fábrica de autos, los motores, y el tiempo según los
> trabajadores, cada vez lo complican más, digamos que desde un lugar
> realizan la complejidad desde lo simple y sumando paso a paso. Lo
> interesante es cómo agregando parámetros, o reescribiendo a partir de
> lo mismo, avanzan cada vez más.
>
> Mire en GLMM FAQ (bbolker.github.io)
> <https://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/glmmFAQ.html#additive-and-generalized-additive-mixed-models> la
> definición de los modelos.
>
> Pero debe estar por ahí el ejemplo de car motors R time, y cómo lo van
> complicando.
>
> Javier Rubén Marcuzzi
>
> El mar, 11 ene 2022 a las 10:24, Jaume Tormo (<jautorbla using gmail.com>)
> escribió:
>
>> Hola,
>>
>> Estoy tratando de especificar un modelo de medidas repetidas que es como
>> sigue:
>> - 4 sitios de estudio. (A-D)
>> - Dentro de cada sitio hay 5 puntos donde se mide la variable X
>> - Repetimos las medidas en el tiempo. Los lugares y puntos son los mismos
>> en cada visita.
>>
>> Tenemos las siguientes variables:
>> id - identificador del punto de medida
>> sitio - Los cuatro lugares donde se mide sitio1, sitio2, ... sitio4
>> visita - La visitas que se hacen para medir. visita1, visita2,... visitaN
>> x - variable medida
>>
>> Lo voy a analizar con lme pero no estoy seguro de cómo especificar esto en
>> la fórmula. Yo creo que es así:
>>
>> lme(x~sitio, random = ~ 1|id/visita, data = datos)
>>
>> Porque entiendo que hay que decir id/visita para que R entienda que a lo
>> largo de las visitas los id son el mismo punto de medida.
>> Pero no estoy seguro de si debe ser al revés ~1|visita/id
>>
>> ¿Que opinais?¿Voy por buen camino?
>>
>> Muchas gracias.
>>
>> --
>> Jaume Tormo.
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>> https://acercad.wordpress.com/
>>
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Jaume Tormo.
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