Hola, 
Siguiendo la recomendación de Carlos, les detallo el experimento que es más complejo de lo que pregunté en un principio que era solo a modo de ejemplo , para saber de donde salen los valores que informa R.
Realicé un experimento cross-over para estudiar la intensidad de defensa del nido de un ave frente a tres tipos de intrusos en dos estadios del ciclo de nidificación. Son tres tratamientos en tres periodos por estadio. 
 Cada pareja/nido fue expuesta a los tres tipos de intrusos de forma secuencial con un intervalo entre presentaciones. Por lo tanto tengo un grupo de parejas/nido que fue expuesta a los tres tipos de intrusos durante el estadio de puesta de huevos y un segundo grupo que fue expuesto a los mismos tres intrusos durante la cría de pichones. Durante el experimento registré varios tipos de comportamientos. La
 variable del ejemplo es el tiempo que transcurrió hasta que el intruso fuera detectado (casi no hay datos censurados). 

El modelo lme que corrí tiene como variables explicativas el tipo de intruso (3 niveles), el estadio en el ciclo de nidificación (2 niveles), el período, la secuencia y las interacciones entre las tres primeras variables. No incluí carry-over effect porque considero que el intervalo entre presentaciones es suficiente para "limpiar" el efecto del tratamiento anterior. También incluyo co-variables(PV, MB, Date).



m1<-lme(LD~Modelo*Estadio*Periodo+Sec+PV+MB+Date,random=~1|ID,data=rec2)


mi idea es ajustar un modelo por cada variable respuesta, el tipo de modelo dependerá de la variable respuesta, varias de ellas son proporciones.

El modelo final que obtuve es el siguiente



Linear mixed-effects model fit by REML

 Data: rec2 

       AIC      BIC   
logLik

  870.6254
899.2281 -421.3127

 

Random effects:

 Formula: ~1 |
ID

       
(Intercept) Residual

StdDev:   
104.4265  305.043

 

Fixed effects: LD ~ Modelo + Estadio + Periodo +
Modelo:Periodo + Estadio:Periodo 

                              Value Std.Error
DF    t-value p-value

(Intercept)                301.4819  120.0281 36 
2.5117604  0.0166

Modelo[T.T]                208.3419  180.1428 36 
1.1565379  0.2551

Modelo[T.CH]               -44.7514  177.2589 36 -0.2524634  0.8021

Estadio[T.N]              -199.8820  152.9881 21 -1.3065195  0.2055

Periodo[T.2]              -138.1894  208.5479 36 -0.6626267  0.5118

Periodo[T.3]               354.0325  183.3053 36 
1.9313816  0.0613

Modelo[T.T]:Periodo[T.2]  -336.9111 
251.8804 36 -1.3375835  0.1894

Modelo[T.CH]:Periodo[T.2]  341.9817 
264.6137 36  1.2923809  0.2045

Modelo[T.T]:Periodo[T.3]  -357.8652 
253.3635 36 -1.4124576  0.1664

Modelo[T.CH]:Periodo[T.3]  168.6080 
246.5327 36  0.6839175  0.4984

Estadio[T.N]:Periodo[T.2]  327.8061 
206.4646 36  1.5877111  0.1211

Estadio[T.N]:Periodo[T.3]
-367.4931  194.7441 36 -1.8870565  0.0672



las interacciones dobles (Modelo:Período y Estadio:Período) son significativas

Mi consulta original acerca de los contrastes venía a que me interesa saber que combinaciones de Modelo:período y Estadio:Período difieren. Y no solo para este caso particular sino para saber como son los contrastes de las interacciones en general. 

Lo que hice para poder ver todas las comparaciones que me interesan es ir modificando el nivel de referencia de los factores hasta obtener todas los contrastes.

Si alguién me puede ayudar sería genial, hace días que leo y leo libros y demás información pero no encuentro mi respuesta.

Muchas gracias 
Lic. Carolina Haupt

--- El mié 9-may-12, Carlos Ortega <cof@qualityexcellence.es> escribió:

De: Carlos Ortega <cof@qualityexcellence.es>
Asunto: Re: [R-es] que valores está informando R en summary???
Para: "Carolina Haupt" <carolina_haupt@yahoo.com.ar>
Cc: r-help-es@r-project.org
Fecha: miércoles, 9 de mayo de 2012, 6:22

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 Ortegawww.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







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Saludos,

Carlos Ortega

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