[R-es] calculo de poder estadistico en glm

 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 en gmail.com
Date: Tue, 11 Jun 2013 18:40:03 +1000
Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm
To: matutetote en hotmail.com
CC: r-help-es en 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 en 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




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From: javier.ruben.marcuzzi en gmail.com
To: jorgeivanvelez en gmail.com; matutetote en hotmail.com
CC: r-help-es en r-project.org
Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm
Date: Tue, 11 Jun 2013 12:37:33 -0300

Estimado Matías Ledesma

Leí en la lista lo que usted desea realizar, en la misma expresa:

La idea del estudio es mostrar un valor medio con un intervalo de confianza 
por estación de la frecuencia de malformaciones por individuo.

Creo que se expreso en forma incorrecta, yo no se cuál es su estudio, yo no 
soy estadístico, soy veterinario, pero lo que usted expresa en su idea, 
aunque en términos computacionales (la computadora calcula cualquier cosa) 
pueda calcularse en términos biológicos es sin importancia. Me refiero 
específicamente a malformaciones por individuo, hay animales que pueden 
tener más de una malformación (creo que se refiere a congénito), pero son 
muchos más los que solo tienen una patología del desarrollo, y más aún los 
que carecen de estas.

Puede ser que la referencias de R sobre epidemiología aporten algo a lo que 
usted necesita, trabajar por poblaciones y no por individuo. Tenga en cuenta 
que en el caso de haber más de una patología, puede ser que estén 
relacionadas desde la patología o no, si bien usted habla de malformaciones 
en embriones, ¿en que estado embrionario y clasificación?, porque puede ser 
que utilicen el término malformación como clasificación y no como congénito 
(patológico), aunque este desarrollo embrionario es congénito porque se 
desarrolla luego de la fecundación, y en esos casos sería oportuno definir 
correctamente en términos médicos referidos a la etapa embrionaria antes de 
procesar en R y tener que regresar para corregir algo.

Usted nombra que hay varios factores, por ejemplo si hay contaminación tenga 
en cuenta la idiosincrasia, es decir, no todos tienen porqué responder de la 
misma manera, usted dice por individuo, yo preferiría que piense en 
poblaciones y en ese caso R podría aportar a la ciencia, aunque sería bueno 
estudiar por individuo pero es "complicado".


Javier Marcuzzi


-----Original Message----- 
From: Jorge I Velez
Sent: Tuesday, June 11, 2013 11:08 AM
To: Matias Ledesma
Cc: R-help-es
Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm

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



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From: jorgeivanvelez en gmail.com
Date: Tue, 11 Jun 2013 18:40:03 +1000
Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm
To: matutetote en hotmail.com
CC: r-help-es en 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 en 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




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