[R-br] modelos mistos - funçao para nested ancova

Sexta Abril 13 17:24:33 BRT 2012

Prezados,
Desculpem a falta de informaçao na minha pergunta. Sou novata no uso do R e
também nesta lista.
Abaixo tento esclarecer o design, o CMR e as minhas perguntas:

*O experimento:* Em 11 capoeiras com diferentes espécies dominantes (6
dominadas por Vismia e 5 dominadas por Cecropia, variavel categórica =
Standtype, com dois niveis: Vismia , Cecropia ) e idades diferentes
(covariavel = age), foi alocada uma parcela (numero da parcela = num)
subdividida em dois tratamentos pareados de abertura de dossel: tratamento
(retirada de 35% da área basal) e controle (sem manipulaçao do dossel)
(variavel categórica = treat, com dois niveis trat e control). Dentro de
cada subparcela (tratamento e controle) foram plantadas 45 mudas de 2
espécies diferentes (variavel categórica = spp, com 2 niveis). Foi medida a
altura das plantulas ao longo do tempo,mas aqui eu uso apenas a taxa de
crescimento relativo como variável resposta (variável continua = RGR). Foi
medida também a quantidade de luz sobre cada plantula (covariavel = light).
Cada plantula recebeu uma numeraçao (variavel=seedlingID).

As plantulas (seedlingID) foram alocadas aleatoriamente através de sorteio
dentro dos tratamentos (treat) que estão pareados dentro de parcela (num).
Portanto, acredito que tenho que incluir cada plantula (seedlingID) dentro
de tratamento (treat) e este dentro de parcela (num) (random=~
1|num/treat/seedlingID).

Sobre qual funçao usar, eu vi que posso usar tanto a lme do pacote nlme ou
a lmer do pacote lme4, mas não sei qual seria mais indicada neste caso.

*A função: *
pacote: nlme
seedlings<-read.table("seedlings.txt", header=TRUE)  # Eu coloquei uma
parte um exemplo de conjunto de dados em: (
http://www.datafilehost.com/download-de5a4ab5.html)

library(nlme)
ancovaRGR<-lme(RGR~Standtype + treat + spp + age + light + Standtype* treat
*spp *age + Standtype* treat *spp *light, data = seedlings, random = ~
1|num/treat/seedlingID)
summary(ancovaRGR)

# Coloquei o meu output em:
http://www.datafilehost.com/download-dfed6735.html. Vejam que no output não
tem uma tabela de
# ancova, como eu esperaria. E a tabela de resultados mostra por exemplo
StandtypeVismia (que é o nome da variável junto ao
# nome de um dos niveis desta vairavel) ao invés do nome da variável
Standtype simplesmente. Da mesma forma ele mostra o
# resultado para spp como sppmogno e sppandiroba ao invés de dar o
resultado para spp.

Como o conjunto de dados e o output sao grandes, coloquei-os como txt no
site especificado acima. Não estou enviando um conjunto de dados menor,
pois é capaz desse modelo complexo  não rodar por falta de graus de
liberdade.

*Perguntas: *
1) A função está escrita corretamente para realizar uma ancova hierarquica
com interaçoes ?
2) Porque no output o nome das variaveis categóricas está sendo apresentado
junto com o nome dos respectivos niveis? Imagino que o output desse jeito
quer  dizer que tem algum problema com a minha função, pois eu testei a
mesma tabela com outra funçao mais simples e rodou direitinho, entao nao é
um problema da tabela.

Espero que agora tenha ficado mais claro.

Agradeço a ajuda,
Catarina

2012/4/13 Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>

> Catarina,
>
> Você meciona lme4 mas a função lme() pertende ao pacote nlme. Em uma
> análise de covariância, geralmente não se declara interações das
> covariáveis (não controladas) com os fatores controlados, faz se a
> suposição de efeitos aditivos porque deixa o modelo menor, não se tem
> interesse de estudar as interações pois o foco é nos fatores controlados e
> as covariáveis entrarão apenas para filtrar/corrigir marginalmente para o
> seus efeitos. Claro, nada impede de você declarar. Entretando, como em
> geral experimentos de campo não têm tantos dados, será que o estudo dessas
> interações tem relevância? Como explicar uma interação de 3 grau ou maior?
>
> Bem, você não esclareceu, pelo menos para minha segura compreensão, o seu
> experimento. Os níveis dos fatores (spp, standtye, trat) foram
> completamente cruzados, ou seja, existem todas as combinações possíveis?
> Abertura de dossel é categórico ou métrico? Como foi o processo de
> aleatorização, foi um esquema de sorteio por níveis, típico de parcelas
> subdivididas? Então quem é parcela, subparcela, etc. O experimento é em
> bloco? O crescimento foi observado ao longo do tempo medindo as mesmas
> unidades experimentais? O que é fator "num" e "seedlingID" no argumento
> random=. Enfim, um CMR evitaria tudo isso.
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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> código mínimo reproduzível.
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MSc. Ana Catarina C. Jakovac
PhD. Candidate
Forest Ecology and Forest Management Group

Centre for Ecosystem Studies
Wageningen University and Research Centre
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