ok, gracias!.... 
por momentos pensé que me estaba quedando
afuera de algo super interesante!.... acá van dos consultas

 
Consulta1: operativa. Como hago para ver
los mensajes que han estado circulando por la lista?... puedo de alguna forma
tener acceso?
 
Consaulta2: GLMM. Trataré de ser lo mas
claro que pueda.
 
Realice una toma de datos en aves. Tengo
padres con dos condiciones diferentes, llamémosle “condición A” y “condición B”.
A estos adultos les tome algunos parámetros reproductivos como día de puesta,
tamaño de nidada, tamaño promedio de huevo por nidada y el tamaño para cada
huevo (el 1, el 2 y el 3; cuando las clutch eran completas).
 
Mi intención es comparar el tamaño del huevo
1 de la condición A con el de la condición B, el tamaño del huevo 2 de la condición
A con el de la B y lo mismo con el huevo 3. No quiero realizar en análisis como
se hacia antiguamente quizás con una simple prueba de t por separado para cada
orden de huevo. Entonces empecé a pensar que tipo de análisis podía hacer donde
metiera todo los huevos, y contemple la dependencia entre ellos. Sabiendo que el
tamaño del huevo 1 dentro de una misma nidada no es independiente del tamaño de
los otros dos huevos pensé el realizar un GLMM. Donde tengo como factor
aleatorio el nido, de esta forma estoy por ejemplo relacionando que el huevo 1,
2 y 3 del nido 352 son hermanos y dependen entre si.
 
Ahora estoy buscando una estructura de
modelo que en un summary me permita leer lo que busqué inicialmente; que es
como dije arriba la comparación para el huevo 1 dentro de las dos condiciones.
 
Realizando diferentes pruebas, encontré que
si aplico un scrip con:
 
Factor aleatorio: random=~1|ID/orden
Factor fijo: orden/condition
 
Me arroja un summary donde directamente
puedo encontrar entre mas cosas esto:
 
>
a2<-lme(eggvol~(orden/condition),data=data,
random=~1|ID/orden,method="REML")
 
> summary (a2)
Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: data 
       AIC      BIC    logLik
  454.6547 478.2794 -218.3273
 
Random effects:
 Formula: ~1 | ID
        (Intercept)
StdDev:    2.058396
 
 Formula: ~1 | orden %in% ID
        (Intercept)  Residual
StdDev:    1.187783 0.5933053
 
Fixed effects: eggvol ~ (orden/condition) 
                      Value Std.Error DF  t-value p-value
(Intercept)        38.42744 0.4307688 67 89.20663  0.0000
orden.L            -0.99294 0.2603872 67 -3.81332  0.0003
orden.Q            -0.21088 0.2603872 67 -0.80986  0.4209
orden1:conditionB  1.32954 0.9114527 67  1.45870  0.1493
orden2:conditionB1.68538 0.9114527 67  1.84912  0.0689
orden3:conditionB  2.03277
0.9114527 67  2.23025  0.0291
 Correlation: 
                   (Intr) ordn.L ordn.Q ordn1:
ordn2:
orden.L             0.000                            
orden.Q             0.000  0.000                     
orden1:conditionB -0.473  0.202 -0.117              
orden2:conditionB -0.473  0.000  0.233  0.706       
orden3:conditionB -0.473 -0.202
-0.117  0.706  0.706
 
Standardized Within-Group Residuals:
        Min          Q1         Med          Q3         Max 
-0.92413989 -0.25945975  0.00819915  0.26634706  1.05463841 
 
Number of Observations: 108
Number of Groups: 
           ID orden %in% ID 
           36           108 
 
 
 
A mi entender me esta comparando lo que
busco, el huevo 1 condición B vs el huevo1 condición A y asi los otros huevos.
 
orden1:conditionB  
orden2:conditionB
orden3:conditionB  
 
Ahora, mi consulta puntual radica en esta
bien realizar un modelo donde el factor fijo este cruzado (o anidado no se bien
cual sería el termino) “””orden/condition”””. Alguien estuvo realizando modelos
donde tenga este tipo de factores fijos?
 
Bueno solo eso, espero poder haber sido
claro y que puedan ayudarme.

Germán


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