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3 messages · Santiago L. Poggio, Luciano Selzer, Olivier Nuñez

#
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 agrícolas cultivados con tres cultivos (maíz,
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 agrícola, 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 aquí llegue. Veo que algo está mal con la distribución de los
grados de libertad, ¿Qué es lo que tendría que odificar para resolver
el problema? ¿Están mal elegidos los efectos aleatorios? ¿Tendría que
usar otra formulación del modelo u otro modelo?

Muchas gracias a todos
Saludos
Santiago
#
Santiago,

los efectos aleatorios  han de corresponder a un factor cuyos niveles  
son elegidos al azar (o no controlados) en el experimento.
Me parece que tanto la posición, el paisaje o el tipo de cultivo son  
factores fijos en tu experimento.
Sin embargo la posición es anidada dentro del lote y puede por lo  
tanto tener efectos aleatorios (curvas no paralelas).
Por lo tanto, te propongo

alpha.lme<-lme(log(alpha+1)~1+Landscape+Crop+Position+Landscape:Crop 
+Landscape:Position+Crop:Position,
random=~1|Lote/Position, method="REML")

Un saludo. Olivier
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Olivier G. Nuñez
Email: onunez en iberstat.es
Tel : +34 663 03 69 09
Web: http://www.iberstat.es

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El 24/09/2010, a las 18:08, Santiago L. Poggio escribió: