Ajuda com particionamento de soma de quadrados usando nlme
Pessoal, recorro novamente a vocês para me ajudarem em um problema que já foi objeto de outra mensagem que postei aqui. Estou com um modelo de ANOVA com medidas repetidas em que um dos tratamentos é aninhado a outro. O que gostaria de fazer é particionar o tratamento aninhado como se faz com o comando aov (..., split..) (Vi exemplo no site R-idiculas (excelente, por sinal)). A estrutura dos meus dados é a seguinte: Id: Unidade Amostral #Estrutura dos dados: set.seed(13032012) d=expand.grid(Trat1=gl(3,18),Tempo=gl(2,1)) d$Trat2=gl(2,9,108) d$Id=as.factor(rep(1:54,2)) d$Y=abs(rnorm(108,c(10,30,8),10)) #Verificar estrutura para a unidade amostral i=3, por exemplo d[d$Id==3,]: Tratamento1 =1, Tratamento2=1 Tempo=1, 2. #Ajuste que fiz usando lme library(nlme) f=lme(Y~(Trat1/Trat2)*Tempo, random=~1|Id,d) #Gostaria de realizar algo do tipo, só que com o modelo misto usando o pacote nlme m1=aov(Y~(Trat1/Trat2)*Tempo,d) names(coef(m1))[5:7] grep("Trat11", names(coef(m1))[5:7]) grep("Trat12", names(coef(m1))[5:7]) grep("Trat13", names(coef(m1))[5:7]) ### As partições, mas sem considerar o modelo misto (queria algo semelhante). summary(m1) summary(m1, split=list("Trat1:Trat2"=list( " Trat1-1"=c(1), "Trat2-2"=c(2), "Trat3-3"=c(2) ))) Fico na dúvida, se devo fazer isso na interação tripla, já que nos meus dados reais foi significativa ou se os coeficientes estimados delas também devam entrar no contraste, enfim, eu sempre tenho muitas dúvidas em contrastes no R. Alguém sabe como posso fazer isso? Já tentei os contrastes com multcomp, mas não é isso que quero... gostaria de ter partição da soma dos quadrados, semelhante ao exemplo com o aov. Alguém pode me ajudar? Desde já, muito obrigado. Olympio
Olympio, Quando estimação é REML ou ML não existe esse personagem soma de quadrados. Os testes de hipótese para os termos de efeito fixo não são feitos por uma estatística F de uma análise de variância. Usamos a estatística F de um teste de Wald. Quando você pede anova() de um objeto nlme, você não recebe um quadro de análise de variância, mas um quadro de teste de Wald. Isso porque anova() é uma função genérica, ela olha para classe do objeto e então retorna uma saída apropriada. Dessa forma, lm e aov retornam anovas, glm retornam quadro de deviance, lme retorna teste de Wald, e assim vai. Então, não existe anova (SQ, QM, F...) para modelos aleatórios. Mesmo assim, acredito que seja possível fazer testes particionados semelhante ao que fazemos com summary(..., split=). Uma possível solução seria o ajuste de modelos aninhados/seqüenciais e a comparação do ajuste pelo anova(modelo1, modelo2). Outra possíbilide é usar a função aod::wald.test() para fazer esses testes de "particionamento de hipótese". Consulte um estatístico ou um livro de modelos lineares e veja a documentação do pacote. Um CMR é bem vindo. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
Walmes, muito obrigado pela resposta. Eu sou estatístico e sabia que o REML não trabalha com o teste F pela partição de soma de quadrados. Eu acho que me expressei mal. Queria mostrar somente o que queria fazer e relendo a mensagem, realmente parece que quero fazer partição de SQ... bobeira minha e desde já, desculpe. Era para ser o exemplo. Outra coisa, eu tentei reproduzir o código do meus dados ... não serviu? Para mim, isso era um CMR. Reproduzi a estrutura dos meus dados e tentei mostrar o que fiz e o exemplo da forma como seriam as partições dos testes. Quanto às dicas, vou tentar anova com modelos aninhados... não tinha pensado nisso e é relativamente fácil. Usei o teste anova (mod1, mod2) para ver qual melhor estrutura de correlação funcionava e tal, mas para testar os elementos fixos, não fiz. O pacote aod não conheço, vou estudá-lo. Peço desculpas novamente por não me fazer entender e quando você tiver um tempo, escreve um tópico sobre dados com medidas repetidas... ia ser uma bênção, isso! Abs e obrigado. Olympio Em 25/03/2012 17:37, Walmes Zeviani escreveu:
Olympio,
Quando estimação é REML ou ML não existe esse personagem soma de quadrados. Os testes de hipótese para os termos de efeito fixo não são feitos por uma estatística F de uma análise de variância. Usamos a estatística F de um teste de Wald. Quando você pede anova() de um objeto nlme, você não recebe um quadro de análise de variância, mas um quadro de teste de Wald. Isso porque anova() é uma função genérica, ela olha para classe do objeto e então retorna uma saída apropriada. Dessa forma, lm e aov retornam anovas, glm retornam quadro de deviance, lme retorna teste de Wald, e assim vai. Então, não existe anova (SQ, QM, F...) para modelos aleatórios. Mesmo assim, acredito que seja possível fazer testes particionados semelhante ao que fazemos com summary(..., split=). Uma possível solução seria o ajuste de modelos aninhados/seqüenciais e a comparação do ajuste pelo anova(modelo1, modelo2). Outra possíbilide é usar a função aod::wald.test() para fazer esses testes de "particionamento de hipótese". Consulte um estatístico ou um livro de modelos lineares e veja a documentação do pacote. Um CMR é bem vindo.
À disposição. Walmes.
========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br <mailto:walmes@ufpr.br> twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes <http://www.leg.ufpr.br/%7Ewalmes> linux user number: 531218 ==========================================================================
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Olympio, Me desculpe sobre o CMR. Tô contaminado por mensagens sem CMR, do tanto que é frequênte na lista, que eu nem me dei conta que você enviou um. Assim que possível eu pego um exemplo e faço com lm() e lme(). À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
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