Hola Santiago:
              Me parece que esta mal especificado la parte aleatoria del
modelo. Yo pondría algo como random = ~1|Lote porque me parece que lo que
realmente está anidado son las posiciones dentro del lote. Pero el problema
puede ser que no tengas suficientes réplicas, cosa que no puedo saber. Quizá
obtengas más ayudas si preguntas en R-Sig-ME

Espero que te sea de ayuda.

Luciano


El 24 de septiembre de 2010 13:08, Santiago L. Poggio
<spoggio@agro.uba.ar>escribió:

> Estimados
> Escribo para consultar sobre el uso de modelos mixtos anidados. Los
> datos que estoy analizando provienen de censos de malezas en cuatro
> tipos de paisajes de la región pampeana, en los que seleccioné al azar
> igual número de lotes agrícolas cultivados con tres cultivos (maíz,
> soja y trigo-soja). En cada lote censé el número de especies de
> malezas en tres posiciones: el alambrado, el borde y el centro del
> lote. Estas medidas no son independientes. Entonces, las tres
> posiciones en el lote están anidadas dentro de los cultivos, los que a
> su vez lo están dentro de los cuatro paisajes. Mi objetivo es
> determinar en qué medida la variación en el número de especies de
> malezas es explicada por el tipo de paisaje, el cultivo y la posición
> en el lote agrícola, o las interacciones entre factores.
>
> Usé la library (nlme) con el siguiente modelo:
>
>
> alpha.lme<-lme(log(alpha+1)~1+Landscape+Crop+Position+Landscape:Crop+Landscape:Position+Crop:Position,
> random=~1|Landscape/Crop/Position, method="REML")
>
> Obtengo la siguiente solución en el ANVA:
>
> > anova(alpha.lme)
>                                   numDF denDF  F-value          p-value
> (Intercept)                      1          216       609.6535   <.0001
> Landscape                    3               0           0.7533         NaN
> Crop                               2               0           0.7327
> NaN
> Position                         2             12          64.1800   <.0001
> Landscape:Crop          6                0         0.2956      NaN
> Landscape:Position     6             12        1.2043     0.3679
> Crop:Position                4             12       1.1807     0.3679
> Warning messages:
> 1: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
> 2: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
> 3: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
>
> Y hasta aquí llegue. Veo que algo está mal con la distribución de los
> grados de libertad, ¿Qué es lo que tendría que odificar para resolver
> el problema? ¿Están mal elegidos los efectos aleatorios? ¿Tendría que
> usar otra formulación del modelo u otro modelo?
>
> Muchas gracias a todos
> Saludos
> Santiago
>
>
> --
> Santiago. L. Poggio
> Ing. Agr., Dr.
> CONICET - Cátedra de Producción Vegetal
> Departamento de Producción Vegetal
> Facultad de Agronomía
> Universidad de Buenos Aires
> Av. San Martín 4453
> (C1417DSE) Buenos Aires
> ARGENTINA
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