[R-es] Espcificar analisis de medidas repetidas en lme()

Estimado Jaume Tormo

Desconozco lo que busca o de que son sus datos, pero, la relación sitio y
visita, depende que, tiene por ejemplo efecto climático y se espera que el
clima no sea el mismo en cada sitio, lógicamente, si es en una misma
localidad el clima entre los sitios no tendría diferencia. La escritura en
R no cambia tanto, demora algo más el cálculo, pero si es necesario no
queda otra.

Javier Rubén Marcuzzi

El mié, 12 ene 2022 a las 7:38, Jaume Tormo (<jautorbla en gmail.com>)
escribió:

Muchas gracias los tres.

Al final me voy a quedar con

lme(x ~ sitio + visita, random = ~ visita|id, data = datos)

En la parte fija le digo a R que es importante tener en cuenta tanto
visita
como sitio, pero no especifico * por que no espero que haya una
interacción, el efecto sitio será parecido en todas las visitas.
En la parte aleatoria aviso a R de que los puntos de medida son los mismos
a lo largo de las visitas.

Recopilo Algunos enlaces que me han sido útiles incluyendo los vuestros:
- https://m-clark.github.io/docs/mixedModels/anovamixed.html#mixed_model
- Apartado 2.4. de

https://www.researchgate.net/profile/Hensley-Mariathas-3/post/How_should_I_construct_my_multilevel_model_in_R/attachment/59d646d579197b80779a1cb9/AS%3A459836811943936%401486645047128/download/Appendix-Mixed-Models.pdf
- Apartado 3 de

https://www.crumplab.com/psyc7709_2019/book/docs/a-tutorial-for-using-the-lme-function-from-the-nlme-package-.html

Gracias de nuevo,

Jaume.






El mar, 11 ene 2022 a las 20:02, Javier Marcuzzi (<
javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>) escribió:

Estimado Jaume Tormo

Tal como comenta Carlos Bellosta, hay algo entre lme, lmer, lme4, todo

es

muy semejante pero para ciertas cosas uno es más potente o flexible que

el

otro.
Justo ahora no estoy al alcance para enviar la cita de un libro donde

está

un ejemplo sobre lo que usted pregunta. Reién mire en internet y

encontré

esto, no es justo pero compara alternativas.

6 Paquete nlme | Modelos Mixtos con R (fhernanb.github.io)
<https://fhernanb.github.io/libro_modelos_mixtos/pac-nlme.html>

Creo que el libro que tiene lo que usted necesita es The Nlme Package:
Linear and Nonlinear Mixed Effects Models, si no recuerdo mal, el

ejemplo

es de unos autos o fábrica de autos, los motores, y el tiempo según los
trabajadores, cada vez lo complican más, digamos que desde un lugar
realizan la complejidad desde lo simple y sumando paso a paso. Lo
interesante es cómo agregando parámetros, o reescribiendo a partir de
lo mismo, avanzan cada vez más.

Mire en GLMM FAQ (bbolker.github.io)
<

https://bbolker.github.io/mixedmodels-misc/glmmFAQ.html#additive-and-generalized-additive-mixed-models>
la

definición de los modelos.

Pero debe estar por ahí el ejemplo de car motors R time, y cómo lo van
complicando.

Javier Rubén Marcuzzi

El mar, 11 ene 2022 a las 10:24, Jaume Tormo (<jautorbla en gmail.com>)
escribió:

Hola,

Estoy tratando de especificar un modelo de medidas repetidas que es

como

sigue:
- 4 sitios de estudio. (A-D)
- Dentro de cada sitio hay 5 puntos donde se mide la variable X
- Repetimos las medidas en el tiempo. Los lugares y puntos son los

mismos

en cada visita.

Tenemos las siguientes variables:
id - identificador del punto de medida
sitio - Los cuatro lugares donde se mide sitio1, sitio2, ... sitio4
visita - La visitas que se hacen para medir. visita1, visita2,...

visitaN

x - variable medida

Lo voy a analizar con lme pero no estoy seguro de cómo especificar

esto en

la fórmula. Yo creo que es así:

lme(x~sitio, random = ~ 1|id/visita, data = datos)

Porque entiendo que hay que decir id/visita para que R entienda que a

lo

largo de las visitas los id son el mismo punto de medida.
Pero no estoy seguro de si debe ser al revés ~1|visita/id

¿Que opinais?¿Voy por buen camino?

Muchas gracias.

--
Jaume Tormo.
https://flipboard.com/@jaumetormo/hallazgos-interesantes-bj8opmboy
https://acercad.wordpress.com/

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