Hola Carolina,

Por ayudar en algo, sobre lo que hace R cuando se aplica un modelo "lme()"
te sugeriría que revisaras el capítulo 10 del libro
"Data Analysis and Graphics Using R (An Example-Based Approach) - 3rd
Edition - John Maindonald and W. John Braun".

Si describes con más detalle tu experimento, el significado de las
variables y factores que intervienen seguramente hasta en la lista te
podamos sugerir un modelo alternativo al que planteas sobre el que sería
más fácil interpretar los resultados.

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El 8 de mayo de 2012 01:00, Carolina Haupt
<carolina_haupt@yahoo.com.ar>escribió:

> Hola a todos! perdón por molestarlos nuevamente con los contrastes, pero
> estoy trantando de entender que es lo que está haciendo R y de donde vienen
> los valores que informa pero  no lo logro. Creí haberlo entendido pero a la
> hora de usar mis datos los resultados no dan como deberían.
>
> Tengo dos variables explicativas que son factores con 3 niveles cada uno.
> Esta es la tabla de medias de la variable respuesta (LD) para cada
> combianción de los dos factores.
>
> > tapply(rec$LD,list(rec$Modelo,rec$Periodo),mean)
>
>
>          1                2            3
>
> Z  250.6250     277.5     329.7143
>
> T  364.2857       86.0     191.7143
>
> CH 110.1250    508.5     457.6667
>
> Ajusté un modelo lineal en el cual incluí la interacción entre ambos
> factores (más abajo está el modelo). Siendo el nivel Z de la Varialbe
> "Modelo" y el nivel 1 de la Variable  "Período" los niveles de referencia,
> no se supone que el valor del "Intercept" debería ser 250.6250???
> Además, el contraste que el R realiza si no se indica otra cosa es el de
> tratamiento, o sea que cada nivel del factor se compara con el valor de
> referencia. Entonces, si tengo una interacción deberia comparar por ejemplo
> la diferencia (Modelo Z en Periodo1 - Modelo T en Periodo1) con esta otra
> diferencia (ModeloZ en Periodo2 -Modelo T en Período 2). Esto en números y
> siguiendo la tabla de medias deberia ser:
> 250.63 - 364.29 -277.5 + 86=   -302.16 este valor no debería ser el valor
> de lo que
>  en el summary del modelo figura como Modelo[T.T]:Periodo[T.2] ????
>
>
> > m<-lme(LD~Modelo*Periodo,random=~1|ID,data=rec)
> > summary(m)
> Linear mixed-effects model fit by REML
>  Data: rec
>        AIC      BIC    logLik
>   918.0673 941.1051 -448.0337
>
> Random effects:
>  Formula: ~1 | ID
>         (Intercept) Residual
> StdDev:    114.4336 346.7797
>
> Fixed effects: LD ~ Modelo * Periodo
>                                         Value            Std.Error DF
> t-value p-value
> (Intercept)                       237.0836      128.6034 38  1.8435255
> 0.0731
> Modelo[T.T]                     135.4110  187.8035 38  0.7210247  0.4753
> Modelo[T.CH]                 -120.5998  181.4945 38 -0.6644819  0.5104
> Periodo[T.2]                      57.3990  181.4945 38  0.3162572  0.7535
> Periodo[T.3]                      88.6981  187.8035 38  0.4722919  0.6394
> Modelo[T.T]:Periodo[T.2]
>  -344.6546  263.6859 38 -1.3070652  0.1990
> Modelo[T.CH]:Periodo[T.2]  313.1157  272.1145 38  1.1506763  0.2571
> Modelo[T.T]:Periodo[T.3]   -276.7085  274.8079 38 -1.0069162  0.3203
> Modelo[T.CH]:Periodo[T.3]  261.1671  263.6859 38  0.9904477  0.3282
>
>
> Number of Observations: 69
> Number of Groups: 23
>
> Como veran los valores informados en el resumen del modelo que arroja el R
> no
> concuerdan con el razonamiento que seguí y que con otros datos si se
> corroboran. La
> verdad es que no entiendo que es lo que está informando el R como
> intercept ni los valores de los contrastes....
>
> Alguién me podrá ayudar porque la verdad es que estoy bastante atascada
> con esto.
>
> Muchas gracias
>
> Lic. Carolina Haupt
>
>
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>


-- 
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

	[[alternative HTML version deleted]]

