Estimado Matias,

Reenvio a la lista.  Es tarde aqui y hay que descansar.  Quizas alguien en
otra parte del mundo pueda darte una mano.  En unas horas te envio mi
opinion.

Saludos,
Jorge.-


2013/6/11 Matias Ledesma <>

>  Hola Jorge,
>
> Muchas gracias por las referencias, ya consegui el libro asi que me voy
> aponer a leerlo aver si encuentro una solucion.
>
> La data que estoy analizando es parte de un programa de monitoreo anual
> donde se ve los efectos de la contaminacion marina mediante la utilizacion
> de un crustaceo como bioindicador.
>
> La variable a analizar es la malformacion de embryones en este individuo y
> las variables independientes son año, estacion, cantidad total de embryones
> por individuo y estadio en que se encuentra el embryon.
>
> Hay gran variabilidad en la data debido a que las malformaciones dependen
> de muchos factores, ademas el numero de individuos por estacion varia mucho
> al igual que el numero de embryones. Por esta razon se utiliza la
> frequencia. La idea del estudio es mostrar un valor medio con un intervalo
> de confinza por estacion de la frequencia de malformaciones por individo.
>
> El tamaño de efecto que busco es de 80 % con una siginficancia de 5%
>
> En cuanto a lo del model, estoy entre dos opciones. La razon por la cual
> pensee en un modelo negativo binomial es por que la data tiene gran
> varianza (overdispers), la otra solucion que me han recomendado es
> transformrar  (boxcox) la variable dependiente y luego aplicar glm con una
> funcion normal y link= log.
>
> Mi pregunta hacerca de la funcion offset era si para este caso en el cual
> la variable independiente es una fraccion es valido. En mixed
> effects models and extension in R (pag. 240) hay un caso similar en el que
> se utilizan el numero de ind por volumen (
> L0<-glm(ind~offset(LVol)+fStation,family=poisson,data=Lice). Pero no estoy
> seguro de que sea lo mismo dado que lo mio es una freq?
>
> Saludos,
> Matias
>
>
>
> ------------------------------
> From: jorgeivanvelez@gmail.com
> Date: Tue, 11 Jun 2013 18:40:03 +1000
> Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm
> To: matutetote@hotmail.com
> CC: r-help-es@r-project.org
>
>
> Hola Matias,
>
> Que tipo de GLM estas usando?  Cuantas variables explicativas?  Que tamaño
> de efecto te interesa detectar?
>
> Una forma de realizar el analisis de potencia es via simulacion.  Dale una
> mirada a
> http://r.789695.n4.nabble.com/a-priori-power-analysis-for-glm-family-poisson-td4659163.htmly en especial a la referencia que alli aparece.  El paquete asypow tambien
> puede servirte.
>
> En cuanto a tu 2a pregunta, en mi opinion, lo que necesitas es un modelo
> logistico, no un modelo binomial negativo. En
> http://ww2.coastal.edu/kingw/statistics/R-tutorials/logistic.html hay un
> ejemplo parecido a lo que planteas.
>
> Saludos,
> Jorge.-
>
>
> 2013/6/11 Matias Ledesma <matutetote@hotmail.com>
>
> Hola,
>
> Estoy tratando de calcular el poder estadistico de un GLM en R, programas
> estadisticos como SPSS lo puede calcular pero no eh encotrado nada sobre R.
> Alguien tiene alguna idea o sabe de literatura donde pueda encontrar ayuda?
>
> Luego tengo otra pregunta mas bien teorica sobre la funcion offset
> utilizada en negative poisson, por lo que eh entendido esta funcion
> posibilita trabajar con fracciones a pesar de que la distribucion poisson
> solo sea para enteros positivos. Mi duda es si esto es realmente asi, lo
> que eh leido a sido en internet. Eh buscado en libros como Zuur 2007 y
> Hilbe 2007 sin encontrar nada.
>
> modelA1F<-glm.nb(Tot.dameggs~STATN+YEAR+offset(log(FECUND)))
>
> freq=(Tot.dameggs/FECUND)
>
> Tot.dameggs= cantidad de huevos dañados por individuo
> FECUND=cantidad total de huevos por individuo
> STATN= estacion
> YEAR= año
>
> Muchas gracias,
> Matias
>
>
>
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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