[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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