multcomp lmer contraste interação..
Pessoal da lista: Minha duvida: require(lme4) require(multcomp) ## Exemplo no lme4 moodificado fm2 <- lmer(Reaction ~ Days/Subject + (0+Days|Subject), sleepstudy) summary(fm2) # Tenho interesse neste contraste por exemplo: summary(glht(fm2,c('Days:Subject3-Days:Subject1 = 0')) ) ## Funcionou... ## Agora com meus dados querro coisa semelhante ### Agora com meu conjunto de dados: DADOSS <- expand.grid(sitio=1,ponto=as.character(c('SS')),serie=2,camara=as.character(LETTERS[1:5]),tempo=c(0,15,30,45),armazen=c('VIDRO','HEAD','PP')) DADOSS <- rbind(DADOSS,expand.grid(sitio=1,ponto=as.character(c('SL')),serie=2,camara=as.character(LETTERS[6:10]),tempo=c(0,15,30,45),armazen=c('VIDRO','HEAD','PP'))) DADOSS <- rbind(DADOSS,expand.grid(sitio=1,ponto=as.character(c('SL','SS')),serie=2,camara='Z',tempo=1:2,armazen=c('VIDRO','HEAD','PP'))) DADOSS$ID <- paste(DADOSS[,1],DADOSS[,2],DADOSS[,3],DADOSS[,4],DADOSS[,5],DADOSS[,6],sep='',collapse = NULL) DADOSS$camaraM <- paste(DADOSS$sitio,DADOSS$ponto,DADOSS$camara,sep='') DADOSS$resp <- rnorm(nrow(DADOSS)) model <- lmer(resp~armazen/tempo+(1|camaraM)+(1|ponto),DADOSS) summary(model) anova(model) ### Eu tenho interesse apenas em este contraste (e nos outros que envolvem a interação ): summary(glht(model,c('armazenVIDRO:tempo-armazenPP:tempo = 0'))) ## PQ não funciona????????????(Apesar de ter pouco cabelo, já arranquei alguns para tentar descobrir....) # OBS: tempo é númerico mesmo.... ## Alguma dica? ## Tem formas mais inteligente de comparar interação com multcomp? Att
Éder, Confirmando as suspeitas do Ivan, que sugeriu remover o intercepto, também acredito que tem algo relacionado ao nível de referência. Veja que o contraste abaixo dá resultado
summary(glht(model,c('armazenHEAD:tempo-armazenPP:tempo = 0')))
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses Fit: lmer(formula = resp ~ armazen/tempo + (1 | camaraM) + (1 | ponto), data = DADOSS) Linear Hypotheses: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) armazenHEAD:tempo - armazenPP:tempo == 0 0.08059 0.33029 0.244 0.807 (Adjusted p values reported -- single-step method) O que envolve o nível armazenVIDRO (que é o nível de referência) não dá certo. Então a opção seria mudar os níveis ajustando vários lmer() ou remover o intercepto como Ivan sugeriu. Veja se a remoção do intercepto não muda o valor dos contrastes (não deveria, mas vale a pena conferir). Outra saída seria passar matrizes de contrastes para glht(). Fora do objetivo da mensagem, não seria aleatório o efeito de ponto dentro de câmara conforme conversamos? 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 ==========================================================================
Ivan e Walmes, Vou dar uma olhada nas opções sugeridas, mas o armazenVIDRO não dar certo é uma coisa meio estranha mesmo assim. Walmes: Este não é o geral o qual conversamos, é uma outra coisa comparando tipos de armazenamento, mas conversamos sobre esses dados com calma depois. Obrigado pelas dicas Att Em 29 de junho de 2011 10:35, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Éder,
Confirmando as suspeitas do Ivan, que sugeriu remover o intercepto, também acredito que tem algo relacionado ao nível de referência. Veja que o contraste abaixo dá resultado
summary(glht(model,c('armazenHEAD:tempo-armazenPP:tempo = 0')))
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Fit: lmer(formula = resp ~ armazen/tempo + (1 | camaraM) + (1 | ponto), data = DADOSS)
Linear Hypotheses: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) armazenHEAD:tempo - armazenPP:tempo == 0 0.08059 0.33029 0.244 0.807 (Adjusted p values reported -- single-step method)
O que envolve o nível armazenVIDRO (que é o nível de referência) não dá certo. Então a opção seria mudar os níveis ajustando vários lmer() ou remover o intercepto como Ivan sugeriu. Veja se a remoção do intercepto não muda o valor dos contrastes (não deveria, mas vale a pena conferir). Outra saída seria passar matrizes de contrastes para glht().
Fora do objetivo da mensagem, não seria aleatório o efeito de ponto dentro de câmara conforme conversamos?
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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Pessoal, Rodei agora tirando o intercepto, como esperado os coeficientes estão os mesmo e funcionou os contrastes: DADOSS <- expand.grid(sitio=1,ponto=as.character(c('SS')),serie=2,camara=as.character(LETTERS[1:5]),tempo=c(0,15,30,45),armazen=c('VIDRO','HEAD','PP')) DADOSS <- rbind(DADOSS,expand.grid(sitio=1,ponto=as.character(c('SL')),serie=2,camara=as.character(LETTERS[6:10]),tempo=c(0,15,30,45),armazen=c('VIDRO','HEAD','PP'))) DADOSS <- rbind(DADOSS,expand.grid(sitio=1,ponto=as.character(c('SL','SS')),serie=2,camara='Z',tempo=1:2,armazen=c('VIDRO','HEAD','PP'))) DADOSS$ID <- paste(DADOSS[,1],DADOSS[,2],DADOSS[,3],DADOSS[,4],DADOSS[,5],DADOSS[,6],sep='',collapse = NULL) DADOSS$camaraM <- paste(DADOSS$sitio,DADOSS$ponto,DADOSS$camara,sep='') DADOSS$resp <- rnorm(nrow(DADOSS)) model <- lmer(resp~0+armazen/tempo+(1|camaraM)+(1|ponto),DADOSS) summary(model) anova(model) ### Eu tenho interesse apenas em este contraste (e nos outros que envolvem a interação ): summary(glht(model,c('armazenHEAD:tempo-armazenPP:tempo = 0', 'armazenHEAD:tempo-armazenVIDRO:tempo = 0', 'armazenPP:tempo-armazenVIDRO:tempo = 0'))) Valeu pelas dicas Faloww Em 29 de junho de 2011 13:36, Eder David Borges da Silva <eder@leg.ufpr.br>escreveu:
Ivan e Walmes,
Vou dar uma olhada nas opções sugeridas, mas o armazenVIDRO não dar certo é uma coisa meio estranha mesmo assim.
Walmes: Este não é o geral o qual conversamos, é uma outra coisa comparando tipos de armazenamento, mas conversamos sobre esses dados com calma depois. Obrigado pelas dicas Att
Em 29 de junho de 2011 10:35, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Éder,
Confirmando as suspeitas do Ivan, que sugeriu remover o intercepto, também acredito que tem algo relacionado ao nível de referência. Veja que o contraste abaixo dá resultado
summary(glht(model,c('armazenHEAD:tempo-armazenPP:tempo = 0')))
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Fit: lmer(formula = resp ~ armazen/tempo + (1 | camaraM) + (1 | ponto), data = DADOSS)
Linear Hypotheses: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) armazenHEAD:tempo - armazenPP:tempo == 0 0.08059 0.33029 0.244 0.807 (Adjusted p values reported -- single-step method)
O que envolve o nível armazenVIDRO (que é o nível de referência) não dá certo. Então a opção seria mudar os níveis ajustando vários lmer() ou remover o intercepto como Ivan sugeriu. Veja se a remoção do intercepto não muda o valor dos contrastes (não deveria, mas vale a pena conferir). Outra saída seria passar matrizes de contrastes para glht().
Fora do objetivo da mensagem, não seria aleatório o efeito de ponto dentro de câmara conforme conversamos?
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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