Obrigado a todos, resolvido!<div>Abs<br><br><div class="gmail_quote">Em 18 de maio de 2012 12:37, Eder David Borges da Silva <span dir="ltr"><<a href="mailto: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>
Legal o Experimento agora entendi melhor como ele foi, sobre o modelo,<br>
acho que o sugerido já esta legal para esse caso.<br>
Até mais<br>
<br>
<br>
Em 18 de maio de 2012 10:14, Fernando Colugnati <<a href="mailto:fernando@ipti.org.br">fernando@ipti.org.br</a>> escreveu:<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5">> Oi Eder, na verdade o Endotélio Vascular é uma camada celular que "veda"seus<br>
> vasos, e a distância entre estas membarnas, o diâmeto do vaso, é uma medida<br>
> importante para diagnóstico de problemas de calcificação vascular, que pode<br>
> levar a enfartos, avc, etc...<br>
><br>
> A medida é o diâmetro do endotélio, em milímetros. Este experimento tem como<br>
> objetivo atestar que o médico que mede as 5 replicações dentro de cada<br>
> imagem tá com a mão boa, ou seja, mostrar quanto da variabilidade total das<br>
> medidas é devido ao erro da medição na imagem. Isso ocorre em duas<br>
> ocasisiões, pré e pós oclusão (garrote) no braço do paciente. Digamos que é<br>
> um resultado preliminar para a certificação do cara para um estudo maior,<br>
> pois pouquíssimas pessoas no país são treinadas neste método.<br>
><br>
> Quanto ao modelo entendi, realmente a especificação está errada, um mal<br>
> entendimento meu do lme4, acho que com sua dica fica correto...estava<br>
> estranhando um coeficiente para as replicações...na verdade é uma confusão<br>
> minha com a sintaxe do Stata, que trabalhei por muito tempo.<br>
><br>
> Desta forma consigo as variâncias de cada um dos componentes, mas me enrolei<br>
> para encontrar a variância do resídiuo (do erro, se pensarmos em uma abela<br>
> ANOVA), pois quando peço a ANOVA ela me traz apenas o MSE do intercepto. Na<br>
> verdade minha primeira abordagem foi por mínimos quadrados, e fazendo as<br>
> contas para achar cada componente da variância, de acordo com os MSE de cada<br>
> efeito. O problema foi que em um dos casos, encontro variância negativa (uma<br>
> limitação dos MQ para este tipo de problema), e então parti para os modelos<br>
> mistos.<br>
><br>
> Obrigado<br>
><br>
> Em 17 de maio de 2012 21:00, Eder David Borges da Silva <<a href="mailto:eder@leg.ufpr.br">eder@leg.ufpr.br</a>><br>
> escreveu:<br>
><br>
>> 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>
>> fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3),<br>
>> medidas)<br>
>> 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="mailto:fernando@ipti.org.br">fernando@ipti.org.br</a>><br>
>> escreveu:<br>
>> > #Pessoal, estou analisando um experimento que procura avaliar as fontes<br>
>> > 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<br>
>> > 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<br>
>> > como<br>
>> > efeito aleatório (a variablidade entre eles #é enorme) e também as<br>
>> > 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),<br>
>> > medidas)<br>
>> ><br>
>> > #e gostaria de estimar o % da variância de cada componente, e para isso<br>
>> > preciso da variância total, que é a soma de todas, inlcuindo dos<br>
>> > #efeitos<br>
>> > fixos, do aleatório e tbm dos resíduos. Está especificação está correta,<br>
>> > 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<br>
>> > 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<br>
>> > quero<br>
>> > mostrar que a variabilidade das replicações, ou do operador, é a #de<br>
>> > 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 =<br>
>> > c(0.458,<br>
>> > 0.452, 0.452, 0.455, 0.459, 0.465, 0.456, 0.459, 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>
>> ><br>
>> > _______________________________________________<br>
>> > R-br mailing list<br>
>> > <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>> > <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>> > Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça<br>
>> > código<br>
>> > mínimo reproduzível.<br>
>> _______________________________________________<br>
>> R-br mailing list<br>
>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>> Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça<br>
>> código mínimo reproduzível.<br>
><br>
><br>
><br>
><br>
> --<br>
> Fernando A.B. Colugnati<br>
><br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código<br>
> mínimo reproduzível.<br>
_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br>
</div></div></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>Fernando A.B. Colugnati<br><br><br>
</div>