[R-br] Componentes de variância - dúvida

Sexta Maio 18 10:14:20 BRT 2012

Oi Eder, na verdade o Endotélio Vascular é uma camada celular que
"veda"seus vasos, e a distância entre estas membarnas, o diâmeto do vaso, é
uma medida importante para diagnóstico de problemas de calcificação
vascular, que pode levar a enfartos, avc, etc...

A medida é o diâmetro do endotélio, em milímetros. Este experimento tem
como objetivo atestar que o médico que mede as 5 replicações dentro de cada
imagem tá com a mão boa, ou seja, mostrar quanto da variabilidade total das
medidas é devido ao erro da medição na imagem. Isso ocorre em duas
ocasisiões, pré e pós oclusão (garrote) no braço do paciente. Digamos que é
um resultado preliminar para a certificação do cara para um estudo maior,
pois pouquíssimas pessoas no país são treinadas neste método.

Quanto ao modelo entendi, realmente a especificação está errada, um mal
entendimento meu do lme4, acho que com sua dica fica correto...estava
estranhando um coeficiente para as replicações...na verdade é uma confusão
minha com a sintaxe do Stata, que trabalhei por muito tempo.

Desta forma consigo as variâncias de cada um dos componentes, mas me
enrolei para encontrar a variância do resídiuo (do erro, se pensarmos em
uma abela ANOVA), pois quando peço a ANOVA ela me traz apenas o MSE do
intercepto. Na verdade minha primeira abordagem foi por mínimos quadrados,
e fazendo as contas para achar cada componente da variância, de acordo com
os MSE de cada efeito. O problema foi que em um dos casos, encontro
variância negativa (uma limitação dos MQ para este tipo de problema), e
então parti para os modelos mistos.

Obrigado

Em 17 de maio de 2012 21:00, Eder David Borges da Silva
<eder em leg.ufpr.br>escreveu:

> Fernando,
> Pelo oque entendi da sua explicação, você pega 101 pacientes, tira
> duas imagens do  endotélio (Segundo Wikipedia isso é uma membrana do
> coração, certo?) em cada uma destas imagens você faz 5 medidas (de
> que? tamanho?, espessura?) com isso você tem seus dados, agora qual o
> objetivo central deste experimento?
> Pelo oque entendi parcialmente o seu modelo esta meio estranho, pois:
> fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3),
> medidas)
> Esta sendo atribuído um efeito fixo para a replicação(entendi que é 2
> imagens vezes 5 medidas isso).
> Em um modelo com apenas intercepto fixo poderíamos ser:
> 1 componente de variância para o individuo
> 1 componente de variância para a imagem
> 1 componente de variância para a medida dentro da imagem
> resp~1+(1|id)+(medida|replicacao)
>
> Se der mais algumas informações pode ser que conseguimos lhe ajudar mais.
> Att
> Éder
>
>
>
>
> Em 17 de maio de 2012 13:17, Fernando Colugnati <fernando em ipti.org.br>
> escreveu:
> > #Pessoal, estou analisando um experimento que procura avaliar as fontes
> de
> > variabilidade em um processo de medição. São 101 pacientes, #onde são
> > realizadas 5 medidas em 2 imagens de endotélio, ou seja, para cada
> paciente
> > tenho 10 replicações, 5 em cada imagem (variável #medida no dataframe
> > abaixo). Entendo que tenho um modelo misto, pois considero os pacientes
> como
> > efeito aleatório (a variablidade entre eles #é enorme) e também as
> imagens,
> > já que podem ser tiradas de diferentes partes do antebraço do paciente.
> >
> > #Especifiquei este modelo com o lme4 para uma das medidas que quero
> > analisar, o diâmetro do endotélio pós-oclusão:
> >
> > fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3),
> medidas)
> >
> > #e gostaria de estimar o % da variância de cada componente, e para isso
> > preciso da variância total, que é a soma de todas, inlcuindo dos #efeitos
> > fixos, do aleatório e tbm dos resíduos. Está especificação está correta,
> na
> > opinião dos especialistas em experimentos? (não é meu #caso)
> >
> > #Rodando, após o modelo
> >
> > VarCorr(fm1, type="varcov")
> > anova(fm1)
> >
> > #como identifico a variância residual? Na verdade me enrolei um pouco
> com a
> > saída do VarCorr, e mesmo pesquisando no Google, não achei nada que
> > #apresente este tipo de propósito de análise (é um estudo de R&R, onde
> quero
> > mostrar que a variabilidade das replicações, ou do operador, é a #de
> menor
> > culpa neste processo).
> >
> > #Segue um pedaço dos dados:
> >
> > #> dput(medidas[1:20,])
> >
> > structure(list(abpre = c(0.382, 0.383, 0.386, 0.386, 0.383, 0.386,
> > 0.384, 0.387, 0.386, 0.383, 0.339, 0.335, 0.342, 0.335, 0.339,
> > 0.357, 0.342, 0.346, 0.343, 0.35), abps = c(0.412, 0.412, 0.415,
> > 0.404, 0.408, 0.408, 0.393, 0.408, 0.408, 0.408, 0.382, 0.386,
> > 0.386, 0.386, 0.386, 0.383, 0.383, 0.379, 0.379, 0.379), abs = c(0.03,
> > 0.029, 0.029, 0.018, 0.025, 0.022, 0.009, 0.021, 0.022, 0.025,
> > 0.043, 0.051, 0.044, 0.051, 0.047, 0.026, 0.041, 0.033, 0.036,
> > 0.029), id3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L,
> > 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), replicacao = c(1L, 2L, 3L, 4L,
> > 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L
> > ), medida = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L,
> > 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), abpre2 = c(0.407, 0.408, 0.399,
> > 0.404, 0.401, 0.404, 0.413, 0.413, 0.416, 0.407, 0.318, 0.318,
> > 0.325, 0.325, 0.318, 0.314, 0.315, 0.316, 0.322, 0.322), abps2 = c(0.458,
> > 0.452, 0.452, 0.455, 0.459, 0.465, 0.456, 0.459, 0.462, 0.462,
> > 0.372, 0.382, 0.392, 0.386, 0.365, 0.386, 0.382, 0.369, 0.382,
> > 0.382), abs2 = c(0.051, 0.044, 0.053, 0.051, 0.058, 0.061, 0.043,
> > 0.046, 0.046, 0.055, 0.054, 0.064, 0.067, 0.061, 0.047, 0.072,
> > 0.067, 0.053, 0.06, 0.06), X_Imedida_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
> > 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L),
> >     X_ImedXrepli_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
> >     0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L)), .Names = c("abpre",
> > "abps", "abs", "id3", "replicacao", "medida", "abpre2", "abps2",
> > "abs2", "X_Imedida_1", "X_ImedXrepli_1"), row.names = c(NA, 20L
> > ), class = "data.frame")
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> >
> > Abraço
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> > Fernando A.B. Colugnati
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