Bueno, doy por resuelto el tema con la penúltima sugerencia de Olivier.

Creo que el siguiente ejemplo prueba que la sugerencia es buena:

 > VI<-rnorm(15, mean=0, sd=1)
 > VRs<-rnorm(45, mean=0, sd=0.3)
 > patient <- as.factor(rep(1:15,rep(3,15)))
 > Mesures <- as.data.frame(matrix(10+VI[patient]+VRs, ncol=1))
 > colnames(Mesures) <- "VR"
 > Mesures$trat <- as.factor(rep(1:5,rep(9,5)))
 > Mesures$patient <- patient

En este ejemplo ha de haber diferencias significativas entre pacientes 
(Componente VI de VR) pero no entre tratamientos.

Efectivamente en el primer método aparece la pseudoreplicación:

 > AnovaModel.1 <-aov(VR ~ trat + trat/patient, data=Mesures)
 > summary(AnovaModel.1)
              Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)
trat          4  22.36   5.589   65.23 2.29e-14 ***
trat:patient 10  36.27   3.627   42.34 6.13e-15 ***
Residuals    30   2.57   0.086
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Pero no en el segundo método:

 > AnovaModel.2 <- aov(VR ~ trat + Error(patient),data=Mesures)
 > summary(AnovaModel.2)
Error: patient
           Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
trat       4  22.36   5.589   1.541  0.263
Residuals 10  36.27   3.627

Error: Within
           Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Residuals 30   2.57 0.08568

Ninguno de los tres métodos propuestos con lmer incurre en 
pseudorreplicación:

 > AnovaModel.3 <- lmer(VR ~ trat+(1|trat/patient), data=Mesures)
 > AnovaModel.4 <- lmer(VR ~ trat+(1|patient:trat), data=Mesures)
 > AnovaModel.5 <- lmer(VR ~ trat+(1|patient:trat), data=Mesures, 
REML=FALSE)

 > anova(AnovaModel.3)
Analysis of Variance Table
      Df  Sum Sq Mean Sq F value
trat  4 0.49632 0.12408  1.4482

 > anova(AnovaModel.4)
Analysis of Variance Table
      Df Sum Sq Mean Sq F value
trat  4 0.5269 0.13173  1.5374

 > anova(AnovaModel.5)
Analysis of Variance Table
      Df  Sum Sq Mean Sq F value
trat  4 0.79108 0.19777  2.3082

Todos son equivalentes. El último parece el más robusto y no incurre 
desde luego en pseudorreplicación.
El penúltimo es el más parecido al aov, pero solo es un caso no una 
demostración.
Supongo que en todos la diferencia con aov viene dada por utilizar ML en 
las estimaciones en lugar de MC.

Utilizar ML para alumnos de Agronomía que tienen que abordar diseño de 
experimentos sin más conocimientos que un cuatrimestre de Estadística 
Básica se me antoja arduo, muy arduo. No tengo tiempo ni para el cálculo 
más elemental de ML que sea comprensible sin sacrificar otros 
contenidos; temo convertir las estimaciones en pura magia, sin 
explicaciones.

Además el test no ofece el MS del error, aunque es evidente su cálculo a 
partir de F y el MS del tratamiento, la salida no es nada elegante.

Gracias a Luciano y a Olivier por su interés y ruego disculpas al resto 
de la lista a los que no haya interesado el tema.



El 06/02/12 15:26, Olivier Nuñez escribió:
> José,
>
> perdona si no interpreto bien tu correo,
> ¿pero es la diferencia de salida de fit,lmer y AnovaModel.2 que no te 
> cuadra?
> ¿Cual es tu valor de referencia para la suma de cuadrados?
>
> Tenemos que
> #> summary(AnovaModel.2)
>
> Error: Individuo
> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
> Tratamiento 4 4.457 1.114 1.085 0.415
> Residuals 10 10.270 1.027
>
> #> anova(fit.lmer)
> Analysis of Variance Table
> Df Sum Sq Mean Sq F value
> Tratamiento 4 4.4568 1.1142 1.3455
>
> que resultan en realidad muy parecidas.
> Ten en cuenta, que los métodos de cálculos de ambos enfoques (aov y 
> lmer) son distintos.
> Además, lmer está calculado con REML (restricted maximum likelihood).
> Puedes probar, REML=FALSE para que lmer utilicé el Maximum Likelihood 
> a secas:
>
> fit.lmer <- lmer(VR ~ Tratamiento+(1|Individuo:Tratamiento), 
> data=Medidas, REML=FALSE)
>
> Un saludo. Olivier
> -- ____________________________________
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez@iberstat.es <mailto:onunez@iberstat.es>
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
>
> ____________________________________
>
>
>
>
> El 06/02/2012, a las 12:27, José Trujillo Carmona escribió:
>
>> Gracias Olivier.
>>
>> Pero el análisis de la varianza sigue sin ser el que cabría esperar 
>> de los Cuadrados Medios del modelo mixto:
>>
>> Cuadrados medios esperados (Textos ya citados):
>> Suma (media(x)_i - media(x)_T)^2 / (a-1) -> var(epsilon) + n 
>> sigma^2_B + n b (suma alfa_i)^2 / (a-1)
>> Suma (media(x)_ij - media(x)_i)^2 / (ba-a) -> var(epsilon) + n sigma^2_B
>> Suma (x_ijl - media(x)_ij)^2 / (abn-ab) -> var(epsilon)
>>
>> Las ejecuciones son cada vez distintas por la ejecución de rnorm()
>>
>> #> AnovaModel.2 <- aov(VR ~ Tratamiento + Error(Individuo),data=Medidas)
>> #> AnovaModel.3 <- lmer(VR ~ Tratamiento+(1|Tratamiento/Individuo), 
>> data=Medidas)
>> #> fit.lmer <- lmer(VR ~ Tratamiento+(1|Individuo:Tratamiento), 
>> data=Medidas)
>> #> summary(AnovaModel.2)
>>
>> Error: Individuo
>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>> Tratamiento 4 4.457 1.114 1.085 0.415
>> Residuals 10 10.270 1.027
>>
>> Error: Within
>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>> Residuals 30 22.85 0.7618
>>
>> #> > anova(AnovaModel.3)
>> Analysis of Variance Table
>> Df Sum Sq Mean Sq F value
>> Tratamiento 4 1.2155 0.30388 0.367
>>
>> #> anova(fit.lmer)
>> Analysis of Variance Table
>> Df Sum Sq Mean Sq F value
>> Tratamiento 4 4.4568 1.1142 1.3455
>>
>> En realidad el valor de F se aleja aún más del valor que estoy buscando.
>>
>> ¿Quizás es por la utilización de estimas de Máxima Verosimilitud?
>> ¿Se le pueden pedir estimas Minimo Cuadráticas a lmer?
>>
>> Gracias.
>>
>>
>> UN PROBLEMA que surgiría con la propuesta de Luciano: promediar los 
>> individuos, es que si se pierden datos tendría que ponderar sus 
>> medias o algo parecido que tendría que calcular previamente al 
>> análisis. El problema se complicaría. Supongo que el modelo tendría 
>> este problema
>>
>>
>>
>> El 06/02/12 01:17, Olivier Nuñez escribió:
>>> José,
>>>
>>> la expansión de (1|Tratamiento/Individuo) es (1|Individuo:Tratamiento)
>>> + (1|Tratamiento)
>>>
>>> SI como creo, sólo te interesa estimar los efectos fijos de
>>> "Tratamiento", te sugiero escribir
>>>
>>> fit.lmer <- lmer(VR ~ Tratamiento+(1|Individuo:Tratamiento),
>>> data=Medidas);anova(fit.lmer)
>>>
>>> Un saludo. Olivier
>>>
>>> -- ____________________________________
>>>
>>> Olivier G. Nuñez
>>> Email: onunez@iberstat.es <mailto:onunez@iberstat.es>
>>> Tel : +34 663 03 69 09
>>> Web: http://www.iberstat.es
>>>
>>> ____________________________________
>>>
>>>
>>>
>>>
>>> El 05/02/2012, a las 18:31, José Trujillo Carmona escribió:
>>>
>>>> Sí, promediar cada individuo sería una solución. La solución parece
>>>> un poco chapuza, pero es perfectamente correcta.
>>>>
>>>> Como expliqué no es la opción utilizada en los textos consultados y
>>>> me parece extraño que no pueda escribir el modelo completo en R.
>>>>
>>>> Respecto a que en (1|Tratamiento/Individuo) Tratamiento sea
>>>> aleatorio, no sé muy bien lo que quieres decir.
>>>>
>>>> El resultado de "VR ~ (1|Tratamiento) + (1|Tratamiento/Individuo)",
>>>> donde especifico que Tratamiento es aleatorio no es el mismo que en
>>>> "VR ~ Tratamiento + (1|Tratamiento/Individuo)".
>>>>
>>>> Yo intento decir que Individuo sí es un factor aleatorio y que está
>>>> dentro de Tratamiento; si esto no se dice con
>>>> (1|Tratamiento/Individuo) es precisamente el motivo de mi pregunta
>>>> ¿Cómo lo digo con lmer o con lme? Con lme solo me interesa en el caso
>>>> de que después pueda utilizar glht con el modelo de lme.
>>>>
>>>>
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> El 05/02/12 13:57, Luciano Selzer escribió:
>>>>> José,
>>>>> 1. de todas formas si cada individuo se uso solo en un tratamiento no
>>>>> es necesario poner Tratamiento/Individuo. Al poner esa forma estás
>>>>> especificando que Tratamiento es un factor aleatorio
>>>>> 2. El método anova.lmer va a obviar los factores aleatorios, no es que
>>>>> no lo este considerando sino que de esa forma no va a aparecer en el
>>>>> analisis.
>>>>> 3.Si no es de tu interés estimar la variabilidad dentro de cada
>>>>> individuo puedes promediar sus mediciones y listo. Así podes usar aov
>>>>> sin necesidad de usar el término de error.
>>>>>
>>>>> Un Saludo
>>>>> Luciano
>>>>>
>>>>>
>>>>>
>>>>> El día 5 de febrero de 2012 07:58, José Trujillo Carmona
>>>>> <trujillo@unex.es <mailto:trujillo@unex.es>> escribió:
>>>>>
>>>>>> Es que lo individuos son únicos para cada tratamiento.
>>>>>>
>>>>>> Los tres individuos de cada tratamiento no reciben los otros
>>>>>> tratamientos.
>>>>>>
>>>>>> Por eso no puedo utilizar simplemente:
>>>>>>
>>>>>> Anova.Model<- aov(VR ~ Tratamiento + Individuo, data=Medidas)
>>>>>>
>>>>>> Sino que debería señalar que la variabilidad entre Tratamientos la
>>>>>> dan los
>>>>>> individuos, que son distintos en cada tratamiento (función 'Error' en
>>>>>> 'aov').
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> En los datos tengo:
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>> xtabs(~Individuo+Tratamiento, data=Medidas)
>>>>>>>
>>>>>> Tratamiento
>>>>>> Individuo 1 2 3 4 5
>>>>>> 1 3 0 0 0 0
>>>>>> 2 3 0 0 0 0
>>>>>> 3 3 0 0 0 0
>>>>>> 4 0 3 0 0 0
>>>>>> 5 0 3 0 0 0
>>>>>> 6 0 3 0 0 0
>>>>>> 7 0 0 3 0 0
>>>>>> 8 0 0 3 0 0
>>>>>> 9 0 0 3 0 0
>>>>>> 10 0 0 0 3 0
>>>>>> 11 0 0 0 3 0
>>>>>> 12 0 0 0 3 0
>>>>>> 13 0 0 0 0 3
>>>>>> 14 0 0 0 0 3
>>>>>> 15 0 0 0 0 3
>>>>>>
>>>>>> Los individuos están "anidados" respecto de los tratamientos y la
>>>>>> variabilidad entre tratamientos, aunque no haya diferencias
>>>>>> significativas
>>>>>> entre los tratamientos, al menos ha de ser tan grande como la
>>>>>> variabilidad
>>>>>> entre individuos. Precisamente porque al no estar repetidos los
>>>>>> individuos
>>>>>> en los tratamientos no puedo descontar la variabilidad de los
>>>>>> individuos en
>>>>>> los tratamientos.
>>>>>>
>>>>>> Las observaciones, al estar repetidas las de cada individuo, pueden
>>>>>> variar
>>>>>> menos que los individuos y si hay diferencias entre individuos, hay
>>>>>> que
>>>>>> evitar en el contraste que se confunda con las posibles diferencias
>>>>>> entre
>>>>>> tratamientos.
>>>>>>
>>>>>> Por otra parte el análisis que tu propones incurre en
>>>>>> pseudorreplicación
>>>>>> extrema: en el Anova obvia por completo a los individuos como si
>>>>>> fuese un
>>>>>> factor inexistente:
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>> AnovaModel.5<-lmer(VR ~ Tratamiento + (1|Individuo), data = Medidas)
>>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>> anova(AnovaModel.5)
>>>>>>>
>>>>>> Analysis of Variance Table
>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value
>>>>>> Tratamiento 4 0.57051 0.14263 0.245
>>>>>>
>>>>>> Si hago el análisis con un único factor, como si todas las
>>>>>> observaciones
>>>>>> fuesen independientes:
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>> AnovaModel.6<-aov(VR ~ Tratamiento, data=Medidas)
>>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>> summary(AnovaModel.6)
>>>>>>>
>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>>>>>> Tratamiento 4 0.571 0.1426 0.245 0.911
>>>>>> Residuals 40 23.287 0.5822
>>>>>>
>>>>>> Es el mismo análisis de la varianza (la misma F).
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> Gracias Luciano por el interés.
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> El 05/02/12 04:14, Luciano Selzer escribió:
>>>>>>
>>>>>>> Hola José, puedo estár equivocado porque son las 12 de la noche ...
>>>>>>>
>>>>>>> Pero creo que el modelo equivalente en lmer es
>>>>>>> lmer(VR ~ Tratamiento + (1|Individuo), data = Medidas)
>>>>>>>
>>>>>>> El otro modelo implica que tus individuos son únicos para cada
>>>>>>> tratamiento.
>>>>>>>
>>>>>>> Un saludo
>>>>>>>
>>>>>>> Luciano
>>>>>>>
>>>>>>>
>>>>>>>
>>>>>>> El día 4 de febrero de 2012 16:45, José Trujillo Carmona
>>>>>>> <trujillo@unex.es <mailto:trujillo@unex.es>> escribió:
>>>>>>>
>>>>>>>
>>>>>>>> Explico un poco más el problema con lmer:
>>>>>>>>
>>>>>>>> Si utilizo lmer, todo parece funcionar, pero el análisis de la
>>>>>>>> varianza
>>>>>>>> no
>>>>>>>> es consistente con el de aov:
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>> AnovaModel.4<- lmer(VR ~ Tratamiento + (1|Tratamiento/Individuo),
>>>>>>>>> data=Medidas)
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>> Pares<- glht(AnovaModel.3, linfct = mcp(Tratamiento = "Tukey"))
>>>>>>>>> summary(Pares)
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>> Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
>>>>>>>>
>>>>>>>> Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>> Fit: lmer(formula = VR ~ Tratamiento + (1 |
>>>>>>>> Tratamiento/Individuo), data
>>>>>>>> =
>>>>>>>> Medidas)
>>>>>>>>
>>>>>>>> Linear Hypotheses:
>>>>>>>> Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
>>>>>>>> 2 - 1 == 0 -0.14933 0.93547 -0.160 1.000
>>>>>>>> 3 - 1 == 0 -0.13078 0.93547 -0.140 1.000
>>>>>>>> 4 - 1 == 0 0.24593 0.93547 0.263 0.999
>>>>>>>> 5 - 1 == 0 -1.08025 0.93547 -1.155 0.777
>>>>>>>> 3 - 2 == 0 0.01855 0.93547 0.020 1.000
>>>>>>>> 4 - 2 == 0 0.39526 0.93547 0.423 0.993
>>>>>>>> 5 - 2 == 0 -0.93091 0.93547 -0.995 0.858
>>>>>>>> 4 - 3 == 0 0.37671 0.93547 0.403 0.994
>>>>>>>> 5 - 3 == 0 -0.94947 0.93547 -1.015 0.849
>>>>>>>> 5 - 4 == 0 -1.32618 0.93547 -1.418 0.616
>>>>>>>> (Adjusted p values reported -- single-step method)
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>> anova(AnovaModel.4)
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>> Analysis of Variance Table
>>>>>>>>
>>>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value
>>>>>>>> Tratamiento 4 2.4993 0.62482 0.5819
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>> AnovaModel.2<- aov(VR ~ Tratamiento +
>>>>>>>>> Error(Individuo),data=Medidas)
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>> summary(AnovaModel.2)
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>> Error: Individuo
>>>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>>>>>>>> Tratamiento 4 9.166 2.2915 3.473 0.0502 .
>>>>>>>> Residuals 10 6.599 0.6599
>>>>>>>> ---
>>>>>>>> Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>> Error: Within
>>>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>>>>>>>> Residuals 30 36.35 1.212
>>>>>>>>
>>>>>>>> No comprendo como habría de escribir la función en lmer para que
>>>>>>>> fuese
>>>>>>>> equivalente al de aov que creo congruente con los textos:
>>>>>>>>
>>>>>>>> Bioestaticas Analysis de Zar
>>>>>>>> Bimetry de Sokal y Rohlf
>>>>>>>> Bioestadística de Steel y Torrie
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>> Reitero mi agradecimiento por aguantar
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>> El 04/02/12 20:05, José Trujillo Carmona escribió:
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>> Dispongo de un experimento en el que cinco tratamientos ha sido
>>>>>>>>> aplicados
>>>>>>>>> a cinco grupos de voluntarios.
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> En cada grupo había tres personas y a cada persona se le tomaron 3
>>>>>>>>> medidas,
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> En total dispongo de 45 medidas, pero evidentemente no son
>>>>>>>>> independientes
>>>>>>>>> entre sí. Si no tomo en cuenta que las medidas de la misma
>>>>>>>>> persona son
>>>>>>>>> más
>>>>>>>>> parecidas entre sí (bloques anidados) estaría incurriendo en
>>>>>>>>> pseudoreplicación.
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Los datos y el análisis se podrían hacer de la siguiente forma:
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Generación de datos para ejemplo:
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> Medidas<- as.data.frame(matrix(rnorm(45*1, mean=10, sd=1),
>>>>>>>>>> ncol=1))
>>>>>>>>>> colnames(Medidas)<- "VR"
>>>>>>>>>> Medidas$Tratamiento<- as.factor(rep(1:5,rep(9,5)))
>>>>>>>>>> Medidas$Individuo<- as.factor(rep(1:15,rep(3,15)))
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> El análisis de la varianza sugerido podría ser:
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> AnovaModel.1<-aov(VR ~ Tratamiento + Tratamiento/Individuo,
>>>>>>>>>> data=Medidas)
>>>>>>>>>> summary(AnovaModel.1)
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>>>>>>>>> Tratamiento 4 1.15 0.2871 0.25 0.907
>>>>>>>>> Tratamiento:Individuo 10 12.39 1.2395 1.08 0.407
>>>>>>>>> Residuals 30 34.44 1.1479
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Pero este análisis incurre en evidente pseudoreplicación: El
>>>>>>>>> valor F es
>>>>>>>>> el
>>>>>>>>> cociente entre el Cuadrado Medio del Tratamiento y los Residuos
>>>>>>>>> como si
>>>>>>>>> las
>>>>>>>>> 45 mediciones fuesen independientes entre sí.
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Para tener en cuenta que la variabilidad inducida en la
>>>>>>>>> respuesta por
>>>>>>>>> los
>>>>>>>>> Tratamientos debe ser medida entre individuos y no entre
>>>>>>>>> mediciones el
>>>>>>>>> análisis procedente podría ser:
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> AnovaModel.2<- aov(VR ~ Tratamiento +
>>>>>>>>>> Error(Individuo),data=Medidas)
>>>>>>>>>> summary(AnovaModel.2)
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Error: Individuo
>>>>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>>>>>>>>> Tratamiento 4 1.148 0.2871 0.232 0.914
>>>>>>>>> Residuals 10 12.395 1.2395
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Error: Within
>>>>>>>>> Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
>>>>>>>>> Residuals 30 34.44 1.148
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Pero el objeto AnovaModel.2 no es un objeto aov sino aovlist:
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> attr(AnovaModel.2,"class")
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> [1] "aovlist" "listof"
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Como consecuencia no puedo utilizarlo ni para la función glht ni
>>>>>>>>> para la
>>>>>>>>> función TukeyHSD.
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Puedo "extraer" un aov:
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> ls.str(pat="AnovaModel.2")
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> AnovaModel.2 : List of 3
>>>>>>>>> $ (Intercept):List of 9
>>>>>>>>> $ Individuo :List of 9
>>>>>>>>> $ Within :List of 6
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> AnovaModel.3<-AnovaModel.2$Individuo
>>>>>>>>>> attr(AnovaModel.3,"class")
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> [1] "aov" "lm"
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> A este modelo ya puedo pedirle límites de confianza adecuados
>>>>>>>>> para los
>>>>>>>>> parámetros del modelo (diferencias entre Tratamientos):
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> confint(AnovaModel.3)
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> 2.5 % 97.5 %
>>>>>>>>> Tratamiento[T.2] -1.485182 0.8535804
>>>>>>>>> Tratamiento[T.3] -1.072891 1.2658714
>>>>>>>>> Tratamiento[T.4] -1.258890 1.0798723
>>>>>>>>> Tratamiento[T.5] -1.453857 0.8849054
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Pero el nuevo modelo sigue siendo inválido para glht o para
>>>>>>>>> TuleyHSD:
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> Pares<- glht(AnovaModel.3, linfct = mcp(Tratamiento = "Tukey"))
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> [1] ERROR: no 'model.matrix' method for 'model' found!
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>> TukeyHSD(AnovaModel.3, "Tratamiento")
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>>>
>>>>>>>>> [2] ERROR: this fit does not inherit from "lm"
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Para no alargarme en mis indagaciones. Para los análisis de la
>>>>>>>>> varianza
>>>>>>>>> podría haber utilizado las funciones lme del paquete nlme o lmer
>>>>>>>>> del
>>>>>>>>> paquete
>>>>>>>>> lme4, pero tampoco proporcionan objetos válidos para glht o
>>>>>>>>> TukeyHSD.
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> ¿Alguien sabe como abordar las comparaciones múltiples con medidas
>>>>>>>>> repetidas o anova anidado?
>>>>>>>>>
>>>>>>>>> Gracias de antemano.
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>>>
>>>>>>>> --
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>>>>>>>> Univ. de Extremadura
>>>>>>>> Dept. Matemáticas.
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