[R-es] anova medidas repetidas con lme

[Carlos Ortega]

Hola Argel,

Además de todos los análisis estadísticos de forma analítico, suelo
preferir empezar por un análisis gráfico, en muchos casos hasta me
quedo con el análisis gráfico y no voy más lejos para aceptar o
rechazar alguna idea.

En tu caso, aunque tienes muchos tiempos diferentes, tan sólo tienes
tres tratamientos una representación gráfica ayudaría mucho a ver si
efectivamente para algunos tiempos altos realmente ya hay saturación
en la concentración celular que te llevaría a lo que comentas de
directamente evitar llegar hasta esos tiempos de espera.

En la representación bien puedes representarlas todas juntas
(realmente serían tres líneas/curvas) o bien por separado para ver más
claros los cambios. Para la representación gráfica te bastaría el
simple plot.

Saludos
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es


On 8/11/11, Argel Gastélum Arellánez <argel.gastelum en gmail.com> wrote:
>      Hola de nuevo Carlos, buen día.
>
>      Muchas gracias por tus comentarios, me han ayudado mucho. Estudiaré
> las referencias que me recomiendas para entender mejor lo que estoy
> haciendo. Te comento un par de cosas más abajo, aunque no tienen mucho
> que ver con R, si están fuera de lugar en la lista ruego me disculpen.
>
> El 11/08/11 07:18, Carlos Ortega escribió:
>> 4. Si tienes varios modelos con diferentes microorganismos, su
>> comparación no sé en principio que sentido tiene. Estás modelando la
>> concentración de una especie sujeta a unas condiciones cuyo
>> crecimiento no tiene porqué estar relacionado con el crecimiento que
>> experimenta otra especie. En cualquier caso, los análisis de
>> diferentes experimentos sobre un mismo tipo de efecto es algo que cada
>> vez se hace más y hay una técnica estadística para ello que viene
>> descrita de forma aplicada en modo de introducción y con ejemplos en
>> el segundo libro que te he sugerido. El tipo de análisis se conoce
>> como "Meta-Análisis".
>
>      Tienes razón, en realidad el objetivo en este momento no es
> comparar el crecimiento entre varios microorganismos, sino aplicar el
> análisis de medidas repetidas para una condición de cultivo en un
> microorganismo y determinar si existen diferencias significativas en la
> concentración celular de acuerdo con el tiempo de muestreo. Esto se
> haría de forma independiente para cada condición de cultivo.
>
>> 5. Sobre función glht que has utilizado, sí es la adecuada para
>> realizar comparaciones en modo pareado. Lo que no tengo claro es su
>> utilidad para tu experimento. Quiero decir, que si por ejemplo el par
>> de tiempos 120-8 es poco significativo, ¿qué quiere decir? ¿que
>> podrías haberte ahorrado el haber realizado el experimento hasta 120?.
>> Este tipo de situación de "Comparaciones múltiples" requiere un
>> análisis especial de la técnica estadística a utilizar y su
>> interpretación. De nuevo la segunda referencia es válida, aunque esta
>> otra referencia muy reciente te puede ayudar también:
>> http://www.amazon.com/Multiple-Comparisons-Using-Frank-Bretz/dp/1584885742/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1313064853&sr=1-1
>>
>> <http://www.amazon.com/Multiple-Comparisons-Using-Frank-Bretz/dp/1584885742/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1313064853&sr=1-1>
>
>      El objetivo en este momento es como lo comentas. Por poner un
> ejemplo hipotético, si las diferencias en el producto de interés dejan
> de ser significativas a partir de las 24 h, entonces no tendría mucho
> sentido invertir más tiempo en el cultivo y se cosecharía el producto,
> en este caso las células, a las 12 h en vez de a las 120 h, lo que
> ahorraría mucho tiempo de proceso. Esto lo estoy tratando de determinar
> de esta forma debido a que no existe el clásico crecimiento exponencial
> bajo las condiciones que se están evaluando, como se presentaría en la
> mayoría de los cultivos bacterianos, en donde se cosecharían las células
> al final del crecimiento exponencial. ¿Habría una aproximación más
> adecuada para determinar esto que la comparación de medidas repetidas?
>
>      De nuevo muchas gracias por tu ayuda.
>
>      Saludos.
>
> --
>      Argel.
>
>
>
>