[R-br] Componentes de variância - dúvida

Sexta Maio 18 16:39:34 BRT 2012

Obrigado a todos, resolvido!
Abs

Em 18 de maio de 2012 12:37, Eder David Borges da Silva
<eder em leg.ufpr.br>escreveu:

> Fernando,
> Legal o Experimento agora entendi melhor como ele foi, sobre o modelo,
> acho que o sugerido já esta legal para esse caso.
> Até mais
>
>
> Em 18 de maio de 2012 10:14, Fernando Colugnati <fernando em ipti.org.br>
> escreveu:
> > 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")
> >> >
> >> >
> >> > Abraço
> >> >
> >> > --
> >> > Fernando A.B. Colugnati
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> >> > Fernando A.B. Colugnati
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