Diego
La DL50 se calcula como la dosis necesaria para matar el 50 de los
individuos expuestos. Los datos usualmente disponibles para este tipo de
ensayos estan dados
como individuos muertos en un número total de individuos expuestos para
dosis crecientes del principio activo. Con estos datos se construye una
curva de mortalidad en función de la dosis y apartir de ella se obtiene la
dosis donde la mortalidad alcanza el 50%.
Claro esta que la curva se modela y apartir del modelo se calcula la DL50.
Los modelos usuales para calcular estas dosis son el modelo logístico o el
modelo probit.
Para ajustar un modelo logístico hay varias opciones pero podes la función
glm

Si queres usar un modelo logistico la expresión es:

miModelo<-glm(cbind(muertos,expuestos-muertos)~1+dosis,family=binomial(link="logit"),na.action=na.omit,data=misdatos)

Si queres usar un modelo probit la expresión es:

miModelo<-glm(cbind(muertos,expuestos-muertos)~1+dosis,family=binomial(link="probit"),na.action=na.omit,data=misdatos)

En cualquiera de los dos casos el modelo te permitirá estimar  la
constante (ordenada al origen) y la pendiente correspondeinte a la dosis.
La dosis letal 50 se estima como -constante/pendiente. En el siguiente link
podes ver ejemplo y una explicación general para regresión probit y
encontraras las expresiones para calcular la varianza de la DL50 lo que te
permitirá constuir un intervalo de confianza aproximado y que resulta muy
util reportar. El documenta hace referencia
un software diferente de R pero podes seguir los ejemplos igualmente.

http://dl.dropbox.com/u/65302225/Ayuda/Regresi%C3%B3n%20Probit_esp.pdf


Prof. Julio Di Rienzo
Estadística y Biometría
FCA- U.N. Córdoba
IBS-RARG President
http://sites.google.com/site/juliodirienzo
"Biometry, the active pursuit of biological
knowledge by quantitative methods."
(R.A. Fisher, 1948)



2012/4/12 Kjetil brinchmann Halvorsen <kjetil1001@gmail.com>

> Mire abajo, cvorregiendo un error en el anterior mail:
>
> On Thu, Apr 12, 2012 at 16:02, Kjetil brinchmann Halvorsen <
> kjetil1001@gmail.com> wrote:
>
> > Si tienes acceso a MASS (el libro), este es un ejemplo en la página 193
> > (edición 4).
> >
> > Otra manera es:
> >
> > install.packages("sos", dep=TRUE)
> >
>     library(sos)
>
> > test <- findFn("LD50")
> > summary(test)
> >
> > que imprime un número de paquetes que tiene LD50 en por lo menos uno de
> > sus páginas de ayuda.
> >
> > Kjetil
> >
> >
> > On Thu, Apr 12, 2012 at 15:52, jose luis cañadas <canadasreche@gmail.com
> >wrote:
> >
> >> Echa un vistazo a dose.p del paquete MASS
> >> library(MASS)
> >> help(dose.p)
> >>
> >> El 12/04/12 22:16, Marcuzzi, Javier Rubén escribió:
> >>
> >>  Estimado Diego
> >>>
> >>> A R lo puedes utilizar para calcular la dosis letal 50, su pregunta es
> >>> muy general, yo soy veterinario y comprendo donde quiere llegar, pero
> por
> >>> decirlo de forma no estadística ni medica, así porque sí no se calcula
> la
> >>> Dl50, sin embargo creo que debe tener otros parámetros que no expreso a
> >>> esta comunidad de usuarios de R en español.
> >>>
> >>> Hay tantas respuestas como datos faltantes en un correo tan general,
> una
> >>> alternativa puede ser
> >>>
> >>>
> >>> death <- factor (death)
> >>> levels (death) <- c("no","yes")
> >>> anc <- factor (anc)
> >>> levels (anc) <- c("old","new")
> >>> clinic <- factor (clinic)
> >>> levels (clinic) <- c("A","B")
> >>>
> >>> glm2 <- glm(death ~ anc + clinic, binomial, weights=Freq, data=.data)
> >>>
> >>>
> >>> Aunque no se si es lo que realmente necesita
> >>>
> >>> Javier
> >>> -----Mensaje original----- From: Diego Ballesteros Vivas
> >>> Sent: Thursday, April 12, 2012 4:02 PM
> >>> To: r-help-es@r-project.org
> >>> Subject: [R-es] CL 50
> >>>
> >>> Buenas tardes a todos, soy nuevo en R y quisiera solicitar su ayuda
> para
> >>> el
> >>> cálculo de la concentración letal 50 de unos ensayos que realicé. Tengo
> >>> que
> >>> fabricar una curva con una regresión no lineal, en la que grafico el
> >>> logaritmo de la concentración contra el porcentaje de supervivencia
> para
> >>> hallar el CL50. Muchas gracias por su atención y ayuda.
> >>>
> >>> Diego
> >>>
> >>> [[alternative HTML version deleted]]
> >>>
> >>>
> >>>
> >>>
> >>>
> >>>
> >>>
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> >>> R-help-es mailing list
> >>> R-help-es@r-project.org
> >>> https://stat.ethz.ch/mailman/**listinfo/r-help-es<
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> >
> > --
> > "If you want a picture of the future - imagine a boot stamping on the
> > human face - forever."
> >
> > George Orwell (1984)
> >
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> face - forever."
>
> George Orwell (1984)
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