Bom dia Fernando, para você identificar a variância residual utilize o seguinte comando:<br /> <br /> VarR = deviance(summary(fm1))[6]^2<br /> VarR<br /> <em><br /> </em>Mude apenas o valor "6" que está em colchetes para a linha que se encontra sua variância residual de sua análise, como no meu caso eu tinha 4 efeitos aleatórios (Q, L, C, T), utilizei a linha 6 contando a partir do titulo "variance" como mostra o quadro abaixo: <em><br /> <br /> </em><strong>Random effects:<br /> Groups Name Variance Std.Dev.<br /> Q (Intercept) 1.2490 1.11761 <br /> L (Intercept) 1.9913 1.41115 <br /> C (Intercept) 0.7901 0.88888 <br /> T (Intercept) 1.8454 1.35846 <br /> Residual 1.4658 1.21070 </strong><em><strong><br /> </strong><br /> </em>espero ter ajudado<em>.<br /> <br /> Att.<br /> André Barbosa Ventura da Silva</em><br /> <br /><br />
<hr style="border-top: 1px solid #ccc;" />
Em 18/05/2012 10:14, <strong>Fernando Colugnati < fernando@ipti.org.br ></strong> escreveu:<br />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...
<div></div>
<div>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.</div>
<div></div>
<div>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.</div>
<div></div>
<div>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.</div>
<div></div>
<div>Obrigado<br /><br />
<div class="gmail_quote">Em 17 de maio de 2012 21:00, Eder David Borges da Silva <span dir="ltr"><<a href="http://mce_host/compose?to=eder@leg.ufpr.br" target="_blank">eder@leg.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br />
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Fernando,<br /> Pelo oque entendi da sua explicação, você pega 101 pacientes, tira<br /> duas imagens do endotélio (Segundo Wikipedia isso é uma membrana do<br /> coração, certo?) em cada uma destas imagens você faz 5 medidas (de<br /> que? tamanho?, espessura?) com isso você tem seus dados, agora qual o<br /> objetivo central deste experimento?<br /> Pelo oque entendi parcialmente o seu modelo esta meio estranho, pois:<br />
<div class="im">fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3), medidas)</div>
Esta sendo atribuído um efeito fixo para a replicação(entendi que é 2<br /> imagens vezes 5 medidas isso).<br /> Em um modelo com apenas intercepto fixo poderíamos ser:<br /> 1 componente de variância para o individuo<br /> 1 componente de variância para a imagem<br /> 1 componente de variância para a medida dentro da imagem<br /> resp~1+(1|id)+(medida|replicacao)<br /> <br /> Se der mais algumas informações pode ser que conseguimos lhe ajudar mais.<br /> Att<br /> Éder<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Em 17 de maio de 2012 13:17, Fernando Colugnati <<a href="http://mce_host/compose?to=fernando@ipti.org.br" target="_blank">fernando@ipti.org.br</a>> escreveu:<br />
<div>
<div class="h5">> #Pessoal, estou analisando um experimento que procura avaliar as fontes de<br /> > variabilidade em um processo de medição. São 101 pacientes, #onde são<br /> > realizadas 5 medidas em 2 imagens de endotélio, ou seja, para cada paciente<br /> > tenho 10 replicações, 5 em cada imagem (variável #medida no dataframe<br /> > abaixo). Entendo que tenho um modelo misto, pois considero os pacientes como<br /> > efeito aleatório (a variablidade entre eles #é enorme) e também as imagens,<br /> > já que podem ser tiradas de diferentes partes do antebraço do paciente.<br /> ><br /> > #Especifiquei este modelo com o lme4 para uma das medidas que quero<br /> > analisar, o diâmetro do endotélio pós-oclusão:<br /> ><br /> > fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3), medidas)<br /> ><br /> > #e gostaria de estimar o % da variância de cada componente, e para isso<br /> > preciso da var
iância total, que é a soma de todas, inlcuindo dos #efeitos<br /> > fixos, do aleatório e tbm dos resíduos. Está especificação está correta, na<br /> > opinião dos especialistas em experimentos? (não é meu #caso)<br /> ><br /> > #Rodando, após o modelo<br /> ><br /> > VarCorr(fm1, type="varcov")<br /> > anova(fm1)<br /> ><br /> > #como identifico a variância residual? Na verdade me enrolei um pouco com a<br /> > saída do VarCorr, e mesmo pesquisando no Google, não achei nada que<br /> > #apresente este tipo de propósito de análise (é um estudo de R&R, onde quero<br /> > mostrar que a variabilidade das replicações, ou do operador, é a #de menor<br /> > culpa neste processo).<br /> ><br /> > #Segue um pedaço dos dados:<br /> ><br /> > #> dput(medidas[1:20,])<br /> ><br /> > structure(list(abpre = c(0.382, 0.383, 0.386, 0.386, 0.383, 0.386,<br /> > 0.384, 0.387, 0.386, 0.383, 0.339, 0.335,
0.342, 0.335, 0.339,<br /> > 0.357, 0.342, 0.346, 0.343, 0.35), abps = c(0.412, 0.412, 0.415,<br /> > 0.404, 0.408, 0.408, 0.393, 0.408, 0.408, 0.408, 0.382, 0.386,<br /> > 0.386, 0.386, 0.386, 0.383, 0.383, 0.379, 0.379, 0.379), abs = c(0.03,<br /> > 0.029, 0.029, 0.018, 0.025, 0.022, 0.009, 0.021, 0.022, 0.025,<br /> > 0.043, 0.051, 0.044, 0.051, 0.047, 0.026, 0.041, 0.033, 0.036,<br /> > 0.029), id3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L,<br /> > 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), replicacao = c(1L, 2L, 3L, 4L,<br /> > 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L<br /> > ), medida = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L,<br /> > 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), abpre2 = c(0.407, 0.408, 0.399,<br /> > 0.404, 0.401, 0.404, 0.413, 0.413, 0.416, 0.407, 0.318, 0.318,<br /> > 0.325, 0.325, 0.318, 0.314, 0.315, 0.316, 0.322, 0.322), abps2 = c(0.458,<br /> > 0.452, 0.452, 0.455, 0.459, 0.465, 0.456, 0.4
59, 0.462, 0.462,<br /> > 0.372, 0.382, 0.392, 0.386, 0.365, 0.386, 0.382, 0.369, 0.382,<br /> > 0.382), abs2 = c(0.051, 0.044, 0.053, 0.051, 0.058, 0.061, 0.043,<br /> > 0.046, 0.046, 0.055, 0.054, 0.064, 0.067, 0.061, 0.047, 0.072,<br /> > 0.067, 0.053, 0.06, 0.06), X_Imedida_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L,<br /> > 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L),<br /> > X_ImedXrepli_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,<br /> > 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L)), .Names = c("abpre",<br /> > "abps", "abs", "id3", "replicacao", "medida", "abpre2", "abps2",<br /> > "abs2", "X_Imedida_1", "X_ImedXrepli_1"), row.names = c(NA, 20L<br /> > ), class = "data.frame")<br /> ><br /> ><br /> > Abraço<br /> ><br /> > --<br /> > Fernando A.B. Colugnati<br /> ><br /> > --<br /> > Fernando A.B. Colugnati<br /> ><br /> ><br /> ><br /> ><br /> ><br /> ></div>
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