[R-br] uma ajuda
alanarocha em sapo.pt
alanarocha em sapo.pt
Sexta Novembro 23 10:09:10 BRST 2012
bom dia a todos,
oEu estou a fazer um trabalho onde tenho uma variavel condicional cm
dois niveis "H" e "C" para relacionar com duas variaveis ou seja
verificar se no H ha relaçao entre pthi e dose e em C ver se se ha
relacao entre pthi e dose.
eu fiz analise de regressão e uma anova que nao sei se será necessário.
mostro meus dados e codigo.
ao grafico que fiz nao cnsigo cola-lo, existe algum mil para onde
possa envialo em anexo se for necessario.
Doente Grupo Pthi Dose_Cinacalcet
1 54020637 H 221.60 1080
2 54020698 H 317.00 2790
3 54020681 H 412.60 930
4 54131227 H 462.00 900
5 54030338 H 474.90 930
6 54220370 H 547.00 930
7 54110496 H 547.50 930
8 54110160 H 589.00 930
9 54140258 H 709.00 930
10 54110468 H 804.90 930
11 54130380 H 842.00 930
12 54300217 H 855.40 930
13 54110542 H 911.50 930
14 54300021 H 979.30 930
15 54020732 H 1000.00 930
16 54300160 H 1054.00 840
17 54300040 H 1178.00 900
18 54131239 H 1409.00 930
19 54140376 H 1579.00 420
20 54020303 H 2794.00 1860
21 54030135 H 204.00 420
22 54140295 H 236.00 2790
23 54140011 H 253.00 930
24 54210252 H 334.00 930
25 54130307 H 358.00 390
26 54300160 H 360.80 930
27 54210085 H 426.00 930
28 54030451 H 494.50 1860
29 54020681 H 535.90 900
30 54030344 H 594.60 1860
31 54110542 H 615.70 900
32 54110255 H 659.00 1860
33 54110468 H 666.10 900
34 54020637 H 705.70 480
35 54300040 H 765.20 930
36 54300217 H 875.80 930
37 54110496 H 953.20 900
38 54131239 H 982.00 930
39 54300021 H 1275.00 930
40 54110160 H 1297.00 900
41 54110070 H 1312.00 1440
42 54130380 H 1330.00 930
43 54020732 H 1388.00 900
44 54020303 H 2060.00 2790
45 54110386 H 2432.00 900
46 54210217 H 63.50 1860
47 54110255 H 86.19 1710
48 54210104 H 236.00 2040
49 54210333 H 249.00 1860
50 54300040 H 256.00 390
51 54030135 H 265.90 60
52 54140295 H 322.70 2790
53 54030451 H 354.60 1860
54 54110542 H 436.00 930
55 54060515 H 458.80 510
56 54110468 H 460.40 930
57 54210252 H 480.10 930
58 54300160 H 480.90 900
59 54210085 H 627.80 930
60 54110496 H 700.50 930
61 54110160 H 700.90 930
62 54020732 H 739.90 870
63 54030344 H 760.70 1860
64 54020681 H 808.60 870
65 54300021 H 830.10 900
66 54210233 H 883.00 930
67 54140326 H 1033.00 390
68 54300217 H 1074.00 900
69 54210181 H 1138.00 2820
70 54130380 H 1145.00 900
71 54110070 H 1174.00 1350
72 54020637 H 1308.00 870
73 54220660 H 1401.00 1860
74 54300248 H 1462.00 1860
75 54020303 H 1536.00 2700
76 54131031 C 76.50 780
77 54210217 C 159.30 390
78 54210252 C 161.10 780
79 54210181 C 268.00 2070
80 54300021 C 280.90 390
81 54030451 C 364.10 720
82 54300160 C 574.30 390
83 54110468 C 603.90 390
84 54030135 C 651.80 390
85 54300255 C 727.10 360
86 54110542 C 738.60 390
87 54110255 C 745.00 390
88 54210233 C 764.50 1170
89 54020681 C 771.20 420
90 54300217 C 772.30 840
91 54140011 C 788.70 540
92 54030344 C 807.50 780
93 54210085 C 813.60 900
94 54110160 C 856.30 780
95 54300268 C 865.10 840
96 54110070 C 882.70 810
97 54140326 C 883.90 540
98 54140295 C 916.30 600
99 54110496 C 923.70 780
100 54210333 C 984.70 780
101 54300068 C 1044.00 420
102 54210104 C 1084.00 810
103 54020637 C 1287.00 2970
104 54020732 C 1332.00 390
105 54130380 C 1334.00 600
106 54210180 C 1401.00 420
107 54300248 C 1452.00 390
108 54110386 C 2664.00 780
109 54020303 C 2980.00 1620
110 54300068 C 176.70 390
111 54210217 C 217.00 390
112 54210104 C 221.60 1080
113 54110160 C 369.70 720
114 54300160 C 373.00 420
115 54030451 C 484.40 840
116 54300156 C 512.10 390
117 54030135 C 574.50 390
118 54210252 C 613.00 780
119 54210181 C 613.30 1080
120 54130380 C 626.30 840
121 54060515 C 706.10 840
122 54140326 C 777.30 720
123 54030344 C 793.20 780
124 54110468 C 819.00 360
125 54300255 C 822.60 390
126 54110255 C 855.20 390
127 54140011 C 861.50 960
128 54300021 C 948.70 960
129 54110496 C 984.50 660
130 54300268 C 1069.00 780
131 54140295 C 1130.00 720
132 54110070 C 1177.00 780
133 54210180 C 1250.00 1170
134 54300217 C 1318.00 780
135 54210333 C 1382.00 870
136 54300248 C 1404.00 570
137 54110542 C 1446.00 360
138 54210085 C 2230.00 1170
139 54110386 C 2577.00 720
140 54020303 C 2924.00 1440
141 54210180 C 116.80 1080
142 54210181 C 229.70 960
143 54210217 C 267.90 270
144 54210252 C 285.80 690
145 54300068 C 311.80 390
146 54300156 C 470.20 420
147 54110255 C 485.90 390
148 54030451 C 526.40 780
149 54110374 C 628.10 720
150 54110070 C 687.10 780
151 54210333 C 702.70 1170
152 54030344 C 722.20 840
153 54140326 C 765.30 840
154 54130380 C 811.80 780
155 54300217 C 845.20 720
156 54030135 C 853.80 420
157 54300255 C 949.30 570
158 54210104 C 978.10 780
159 54140295 C 1076.00 780
160 54300268 C 1240.00 780
161 54210085 C 1391.00 1260
162 54300248 C 1738.00 780
grupo<-dados$Grupo
pthi<-dados$Pthi
dose<-dados$Dose_Cinacalcet
grupo
pthi
dose
#'pthi ~ dose+grupo' indica: modele pthi como função estatística das
variáveis dose e grupo (efeito aditivo dos modelos lineares);
#a variável grupo entrou alterando o intercepto da regressão entre
(pthi) e (dose).
class(grupo)
[1] "factor"
class(pthi)
[1] "numeric"
class(dose)
[1] "integer"
modelo <- lm(pthi~dose+grupo)
modelo
Call:
lm(formula = pthi ~ dose + grupo)
Coefficients:
(Intercept) dose grupoH
760.1821 0.1729 -159.5969
summary(modelo3)
Call:
lm(formula = pthi ~ dose + grupo)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-858.70 -322.92 -64.76 219.93 1939.70
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 760.18206 84.59910 8.986 7.13e-16 ***
dose 0.17291 0.08286 2.087 0.0385 *
grupoH -159.59687 92.60311 -1.723 0.0868 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 541.9 on 159 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.0325, Adjusted R-squared: 0.02033
F-statistic: 2.671 on 2 and 159 DF, p-value: 0.07231
anova(modelo3)
Analysis of Variance Table
Response: pthi
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
dose 1 696390 696390 2.3711 0.12559
grupo 1 872380 872380 2.9703 0.08675 .
Residuals 159 46698728 293703
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
x11()
par(col="green")
plot(pthi~dose+grupo,x1lab="dose",x2lab="grupo",ylab="pthi",
main="grafico de dspersão")
#Adicionar a reta da regressão no gráfico:
abline(modelo3)
#recta da regressão
text("y=760.1821+0.1729dose-159.5969grupo, p=0.07231")
ue preciso obter um grafico dedispersão onde se veja uma curva do H
e outra do C mesmo não havend relação
a minha onclusao
O modelo entre pthi~dose entre grupos
Ao relacionar pthi~dose sendo o grupo H ou C
a estimativa da recta dos mínimos quadrados/regressão/relação foi
Pthi estimado=760.1821+0.1729*dose-159.5969*grupo
a tabela ANOVA revela cada pvalue superior a 5 e 10% o que traduz a
ineficiência do modelo de regressão ou seja não há relação.
Estes modelos de regressão não têm qualquer significância estatística.
o que posso escrever sobre a anova para quem nao sabe o que é perceber melhor?
Agradeço desde ja a vossa ajuda.
Ana Roca
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