En  primer lugar, gracias a todos, me va quedando un poco más claro.

Entonces , si como dice Fran, "sau_com" no puede interaccionar con
"cod_com" porque no varía . Entonces la forma de introducirla es en la
parte de efectos fijos
mod <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com +  (iscs_a | cod_com) )

Entonces , el modelo siguiente no tendría sentido , aunque lmer lo estima ?

mod.bis <-  lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com +  (iscs_a + sau_com | cod_com)



Para el primer modelo tengo
Linear mixed model fit by REML
Formula: ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (iscs_a | cod_com)
   Data: datos
  AIC  BIC logLik deviance REMLdev
 4403 4438  -2195     4381    4389
Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev. Corr
 cod_com  (Intercept)  8.0332  2.8343
          iscs_a      24.9085  4.9908   -0.977
 Residual              4.4500  2.1095
Number of obs: 998, groups: cod_com, 44

Fixed effects:
             Estimate Std. Error t value
(Intercept)  1.402576   0.820908   1.709
iscs_a       5.373308   1.277782   4.205
sau_com     -0.011483   0.007135  -1.609

Correlation of Fixed Effects:
        (Intr) iscs_a
iscs_a  -0.863
sau_com -0.481 -0.001

 y para el segundo

Linear mixed model fit by REML
Formula: ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (iscs_a + sau_com | cod_com)
   Data: datos
  AIC  BIC logLik deviance REMLdev
 4409 4458  -2194     4381    4389
Random effects:
 Groups   Name        Variance   Std.Dev. Corr
 cod_com  (Intercept) 4.5014e+00 2.121645
          iscs_a      2.4669e+01 4.966787 -1.000
          sau_com     2.1064e-04 0.014514  0.737 -0.737
 Residual             4.4605e+00 2.111996
Number of obs: 998, groups: cod_com, 44

Fixed effects:
             Estimate Std. Error t value
(Intercept)  1.351496   0.751051   1.799
iscs_a       5.335854   1.262446   4.227
sau_com     -0.010293   0.007193  -1.431

Correlation of Fixed Effects:
        (Intr) iscs_a
iscs_a  -0.859
sau_com -0.373 -0.129

En el segundo , utilizando ranef (mod.bis) me da, para las primeras 5
comarcas

$cod_com
   (Intercept)      iscs_a       sau_com
1   0.92525199 -2.16602163  0.0037288619
2  -1.93712697  4.53482831 -0.0074634575
3   0.92846632 -2.17354640  0.0049221323
4  -0.85040132  1.99079565  0.0026945419
5   0.03173259 -0.07428624  0.0153976740


Pero claro, no sé si tiene sentido el de sau_com, ya que cada comarca tiene
un valor de sau_com , calculado por otras fuentes que no son la encuesta.


Saludos.

PD. Estoy por pasarme a hablar con Fran en el IECA, que hoy estoy en
Sevilla.



El día 5 de febrero de 2013 10:51, Francisco Viciana <
franciscoj.viciana@juntadeandalucia.es> escribió:
> Creo que no has tenido en cuenta que "sau_com" es una varable a nivel
> comarcal (2º nivel) y no puede interaccionar con "cod_com" porque no varia
> dentro de cada comarca. La variable que puede interaccionar con la comarca
> es la medida a nivel individual, que presupongo que es  el indicador
> sintético: "iscs_a". Si sustituyes  "sau_com" por "iscs_a", tu exposición
es
> correcta.
>
> Ahora hace falta introducir en el modelo la variable medida a nivel
> comarcal: "sau_com"
>
>
> El 05/02/2013 9:51, "Olivier Nuñez" escribió:
>
>> José,
>>
>> me parece que tu duda es más de interpretación.
>> Para simplificar, olvídate un momento del indicador "sintético" y del
>> carácter
>> aleatorio de los efectos de la comarca.
>> Para empezar se puede suponer que el ingreso individual (¿del jornalero?)
>> se
>> relaciona (linealmente) con la superficie de la comarca siempre de la
>> misma manera
>> (mismo coeficiente para todas la comarcas):
>>
>> Modelo1 : Ingreso = sau_com
>>
>> Es decir que en un gráfico con el ingreso en el eje de oordenadas y la
>> superficie en
>> el eje de abscisas, podríamos ajustar satisfactoriamente los datos con
una
>> solo
>> recta.
>>
>> Ahora supongamos que el ajuste no es satisfactorio. Concretamente,
>> observamos que
>> para ciertas comarcas el ingreso crece mucho con la superficie y que para
>> otras
>> crece poco. Tomar esta interacción de la comarca en la relación
>> ingreso versus superficie, nos lleva al siguiente modelo:
>>
>> Modelo2: Ingreso =  sau_com + sau_com:cod_com
>>
>> Ahora bien, resulta que el efecto de la comarca es aleatorio, porque las
>> comarcas
>> observadas constituyen una muestra aleatoria de una población de comarcas
>> en la
>> región de estudio. Tomar en cuenta el carácter aleatorio del efecto
>> comarca te
>> llevaría al siguiente modelo (en lmer):
>>
>> Modelo3: Ingreso =  sau_com + (sau_com|cod_com)
>>
>> Por ultimo, el modelo con el cual tuviste problemas es el siguiente:
>>
>> Modelo4: Ingreso =  (sau_com|cod_com)
>>
>> Este modelo (en lmer) significa que globalmente (en la población de
>> comarcas), no
>> hay relación entre la superficie y el ingreso.  Porque por ejemplo, en
>> unas esta
>> relación es negativa y en otras la relación es positiva. De manera que en
>> promedio,
>> la relación es nula.
>>
>> Si intentas utilizar la función coef(Modelo4), el paquete lme4 te
contesta
>> que no
>> puede alinear efectos fijos y aleatorios. Básicamente, porque en este
caso
>> sólo hay
>> un efecto fijo (la media global) y tantos efectos aleatorios como
comarcas
>> en la
>> muestra. Este error es sólo debido a como lme4 enfoca la modelización
>> (deben opinar
>> que el modelo 4 refleja un problema en el diseño del experimento y
resulta
>> poco
>> útil).
>> En todo caso, te aconsejo utilizar la función fitted() para ver como un
>> cambio de
>> modelo afecta a tu ajuste.
>>
>> Un saludo.
>>
>>
>> --
>> ____________________________________
>>
>>
>> Olivier G. Nuñez
>> Email: onunez@unex.es
>> http://kolmogorov.unex.es/~onunez
>> Tel : +34 663 03 69 09
>> Departamento de Matemáticas
>> Universidad de Extremadura
>>
>>
>> ____________________________________
>>
>>
>>
>>
>>> Hola a todos.
>>> Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar un modelo
>>> mixto.
>>
>> Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel individual y
>> otras a
>> nivel de comarcas. Listo algunas.
>>>
>>> ingre_6 : Ingresos (nivel individual)
>>> iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables, calculado
>>> mediante
>>
>> componentes principales.
>>>
>>> sau_com : superficie agraria útil de cada una de las comarcas.
>>> cod_com : código de cada comarca. 44 en total
>>> Quiero incluir sau_com como predictor a nivel de comarcas, pero no sé si
>>> también
>>
>> tengo que meterlo a nivel individual
>>>
>>> yo hago.
>>> library(lme4)
>>> mod.ingr <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + (sau_com | cod_com) ,
data=datos.agr)
>>> El
>>
>> modelo ajusta  y puedo obtener los coeficientes con fixef(mod.ingr) y
>> ranef(mod.ingr) , pero si quiero obtener los coeficientes para cada una
de
>> las
>> comarcas con coef(mod.ingr) me dice qeu no puede alinearlos. Si incluyo
>> sau_com en
>> la parte de efectos fijos, el modelo tb ajusta y esta vez si puedo
obtener
>> los
>> coeficientes con coef(mod.ingr2)
>>>
>>> mod.ingr.2 <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (sau_com | cod_com) ,
>>
>> data=datos.agr)
>>>
>>> En la bibliografía y ejemplos que he consultado siempre aparece de la
>>> segunda
>>
>> forma. ¿Hay que ponerlo siempre así?  ¿Cuál es la diferencia entre uno y
>> otro?
>>>
>>> Saludos
>>> _______________________________________________
>>> R-help-es mailing list
>>> R-help-es@r-project.org
>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
>
>
> --
> +--------------------------------------------------------------
> | Francisco J. Viciana Fernández
> | Coordinador del Registro de Población
> | Servicio de Estadísticas Demográficas y Sociales
> | Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía
> | Leonardo Da Vinci, nº 21. Isla de La Cartuja.
> | 41071 SEVILLA.
> | franciscoj.viciana@juntadeandalucia.es
> +--------------------------------------------------------------
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es



-- 
--    0__    -------- José Luis Cañadas Reche
--    c/ /'_    -------
--   (*) \(*)
~~~~~~~~~

	[[alternative HTML version deleted]]

