Hola:
Mi primer mail te pedÃa el summary de los datos, por que pensé
que quizás no tuviese todos los cultivos en todos los paisajes, pero
no, tu tabla de datos es completa, pero el anidamiento de efectos
aleatorios no me queda muy claro.
si vos anidas dentro de Paisaje los cultivos y dentro de los cultivos
las posiciones, no tenes repeticiones reales, y por otro lado se
pierde el lote del cual sacaste la informacion.
Por lo que entendà de tu muestreo, creo que las observaciones que se
realizan dentro de un mismo lote en las tres posiciones son las que
están correlacionadas, por lo que tendrÃas que añadir a tus datos un
factor que le indique que lote se está analizando, y en random usar
~1|lote, eso determinará que que esas tres observaciones estén
correlacionadas, en principio es razonable pensar que esos lotes son
representantes del tipo del cultivo dentro de ese tipo de paisaje,
elegidos aleatoriamente entre otros lotes, pero el tipo de cultivo no
es aleatorio ni el tipo de paisaje, y tampoco considero que lotes
dentro de esos estratos deban pensarse como correlacionados,
suponiendo que los datos que mandaste estuviesen ordenados te agregue
una columna con la variable lote, (ojo estos lotes pueden estar mal
armados tenes que verificar en tus datos).
El modelo serÃa
▾ Quoted text (1 line)
alpha.lme3<-lme(log(alpha+1)~Landscape*Crop*Position, data=data,
+ random=~1|as.factor(Lote), method="REML")
numDF denDF F-value p-value
(Intercept) 1 144 5343.990 <.0001
Landscape 3 72 7.121 0.0003
Crop 2 72 3.759 0.0280
Position 2 144 98.108 <.0001
Landscape:Crop 6 72 1.463 0.2032
Landscape:Position 6 144 1.841 0.0951
Crop:Position 4 144 1.805 0.1311
Landscape:Crop:Position 12 144 1.148 0.3263
saludos Gabriela
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