Estimados
Escribo para consultar sobre el uso de modelos mixtos anidados. Los
datos que estoy analizando provienen de censos de malezas en cuatro
tipos de paisajes de la región pampeana, en los que seleccioné al azar
igual número de lotes agrÃcolas cultivados con tres cultivos (maÃz,
soja y trigo-soja). En cada lote censé el número de especies de
malezas en tres posiciones: el alambrado, el borde y el centro del
lote. Estas medidas no son independientes. Entonces, las tres
posiciones en el lote están anidadas dentro de los cultivos, los que a
su vez lo están dentro de los cuatro paisajes. Mi objetivo es
determinar en qué medida la variación en el número de especies de
malezas es explicada por el tipo de paisaje, el cultivo y la posición
en el lote agrÃcola, o las interacciones entre factores.
Usé la library (nlme) con el siguiente modelo:
alpha.lme<-lme(log(alpha+1)~1+Landscape+Crop+Position+Landscape:Crop
+Landscape:Position+Crop:Position,
random=~1|Landscape/Crop/Position, method="REML")
Obtengo la siguiente solución en el ANVA:
numDF denDF F-value p-
value
(Intercept) 1 216 609.6535 <.
0001
Landscape 3 0
0.7533 NaN
Crop 2 0
0.7327 NaN
Position 2 12
64.1800 <.0001
Landscape:Crop 6 0 0.2956 NaN
Landscape:Position 6 12 1.2043 0.3679
Crop:Position 4 12 1.1807 0.3679
Warning messages:
1: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
2: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
3: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced
Y hasta aquà llegue. Veo que algo está mal con la distribución de los
grados de libertad, ¿Qué es lo que tendrÃa que odificar para resolver
el problema? ¿Están mal elegidos los efectos aleatorios? ¿TendrÃa que
usar otra formulación del modelo u otro modelo?
Muchas gracias a todos
Saludos
Santiago
--
Santiago. L. Poggio
Ing. Agr., Dr.
CONICET - Cátedra de Producción Vegetal
Departamento de Producción Vegetal
Facultad de AgronomÃa
Universidad de Buenos Aires
Av. San MartÃn 4453
(C1417DSE) Buenos Aires
ARGENTINA