Hola Angela,

Puesto que tu variable respuesta Y es si la planta sobrevive al final del
año, el tipo de modelo depende de cuantas observaciones tienes por planta y
de lo que quieres estudiar.

Considero que podrias ver el problema de dos formas:  (1) cada planta es
observada durante varios años y se registra la variable Y (por ejemplo, si
una planta se observa tres veces obtendrias las secuencias (o
trayectorias)  1-0, 1-1-0 o 1-1-1, donde las primera seria "incompleta") y
(2) asumir que el periodo de observacion es fijo (digamos solo un año). En
ambos casos, tienes un conjunto de p covariables X = (x_1, x_2,...,x_p).
Para (1), podrias usar un modelo de efectos mixtos; para ello puedes usar
nlme, lme4, o lmer. Aqui interesa la "trayectoria" de la planta y
determinar cuales X's afectan dicha trayectoria.  En (2), si efectivamente
el tiempo es "fijo", podrias usar un modelo de regresion logistica (puedes
ajustarlo via glm()). El interes en este caso seria la probabilidad de que
la planta sobreviva _despues_ del primer año dado que se tienen las
condiciones x_1, x_2,...x_p.

Otra alternativa seria utilizar analisis de supervivencia, pero
necesitariamos mucho mas que observar la planta al final del año, i.e.,
seria mejor tener la fecha de comienzo del estudio, la fecha en que se
observo por primera vez (segunda, tercera, ...) y la fecha de muerte. De
esa forma tendrias que el status es "0" (muerta) o "1" (viva) y la
covariable "tiempo", adicional a X.

Podrias ampliarnos un poco mas el tipo de informacion que tienes y cual es
el objetivo de tu estudio?

Saludos,
Jorge.-


2012/6/13 Angela Andrea Camargo Sanabria <>

> Hola, buenas tardes,
>
> Estaba revisando análisis sobre supervivencia en los mails del grupo y
> encontré este. No estoy segura si pueda usar este paquete para los datos
> que tengo.
>
> Mis datos se tratan del seguimiento anual de entre otras variables, la
> supervivencia de plantas. Tengo tres tratamientos y a partir de un censo
> inicial en el cual marqué cada individuo, registré su especie y altura,
> cada año, re-censamos y mi dato es un 1 o 0, según si el individuo está
> vivo o no. Como tal no tengo una edad de muerte, o una fecha exacta de la
> muerte del individuo.
>
> Consideran Uds. que este análisis me podría servir? alguna recomendación?
>
> Les agradezco mucho cualquier dato.
>
> Un saludo,
>
> ACS
>
> ----
> *Angela Andrea Camargo Sanabria*
> Estudiante Doctorado en Ciencias Biológicas
> Laboratorio de Ecología de poblaciones y comunidades tropicales
> Centro de Investigaciones en Ecosistemas (CIEco)
> UNAM, campus Morelia
> Antigua Carretera a Pátzcuaro # 8701
> Col. Ex-Hacienda de San José de la Huerta, CP 58190
> Morelia, Michoacán, México
> Tel.: 443-3222706 ext. 42511
> e-mail: aacamargo@cieco.unam.mx
> skype: angela.camargo26
>
>
>
>
> 2011/10/6 Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>
>
> > Hola a todos:
> >
> > Estoy comenzando a utilizar la librería survival, mi experiencia al
> > respecto es nula.
> >
> > El material que leo y los ejemplos son entendibles, pero tengo una duda
> > respecto a como preparar mis datos antes de utilizar la librería.
> >
> > Mis datos (los cuales yo mido a campo y puedo escribirlos en la base de
> > datos, planilla de cálculo, como yo quiera) son el seguimiento a lo largo
> > del tiempo de ciertas cosas que van pasando.
> > Básicamente tengo el individuo, la fecha de inicio del protocolo, cuatro
> o
> > cinco tratamientos, y el resultado (si o no). Cabe aclarar que el
> resultado
> > puede ser al primer tratamiento, segundo tratamiento, al producirse el
> > resultado no se realiza el siguiente tratamiento (no enveneno a nadie,
> pero
> > es comparable, si está muerto no doy más veneno). También conozco la
> fecha
> > de nacimiento, podía tener la edad a cada tiempo.
> >
> > Mi duda es porque leo los ejemplos y los datos ya están acomodados, o muy
> > próximo a lo necesario para el procesamiento del modelo en R. No se a
> > ustedes, pero para a mi muchas veces es más el tiempo que me lleva
> acomodar
> > los datos (dentro o fuera de R) que el que me lleva pensar y hacer el
> > modelo estadístico.
> >
> > Lo que yo pensé es almacenar los registros de una forma muy sencilla, las
> > columnas serían las siguientes:
> >
> > Individuo, fecha, lo que paso.
> >
> > Y en la columna “lo que paso” usar palabras como, “nacimiento”, “inicio
> de
> > protocolo”, “tratamiento”, “resultado”.
> >
> > Quedaría algo como (las fechas son cualquiera)
> >
> > javier    17/11/00    nacimiento
> > javier    27/12/01    inicio protocolo
> > javier    08/03/02    tratamiento
> > javier    20/09/03    tratamiento
> > javier    30/04/04    resultado
> >
> > Mirando ejemplos, las columnas preparadas son serían algo como:
> > individuo    fecha tratamiento    resultado
> >
> > O
> > Individuo     entre fechas        resultados
> >
> > La libreria survival tiene el siguiente ejemplo:
> > fit <- coxph(Surv(time1, time2, status) ~ age + creatinine, data=mydata)
> >
> > subject    time1    time2    status    age    creatinine . . .
> > 1             0             15         0         25         1.3
> > 1             15           46         0         25         1.5
> > 1             46           73         0         25         1.4
> >
> > Yo no puedo contemplar esa forma porque mis datos no tienen un “entre tal
> > y tal fecha”. (me es muy importante conocer si fue al día 22 o 23, por
> > ejemplo)
> > Serían algo como:
> >
> > subject    time     status ( status es si o no para la fecha o día time).
> >
> > Necesitaría algo de información como para leer un poco más o comentarios
> > de experiencia de algunos de ustedes sobre survival y R. Principalmente a
> > como ir preparando los registros para ser eficiente y no perder tiempo,
> > llevo más de 5000 renglones pasados y no me gustaría tener que rehacer mi
> > trabajo por almacenar de forma incorrecta la información. Tengo dudas
> sobre
> > como preparar los registros para importar y/o procesar en R antes de
> > escribir el modelo para la librería Survival.
> >
> >
> >
> >        [[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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