Disculpad,
por si alguien tuviera interés le comunico que sí está disponible aun  
>pvals.fnc ()
No sé por qué hay problemas, pero se puede emplear finalmente. La ventaja de 
esta función es que nos da el valor p para cada factor e interacción de un 
plumazo.
Ciertamente habrá compañeros que prefieran otros métodos para calcular las p. 
En mi área parece que este método es más o menos estándar (Baayen, Kuperman, 
Bathes etc). Agradezco mucho vuestra ayuda hoy y esto es simplemente por si 
tenéis interés en ello.
saludos
Miguel
.


--------------------------------------------
El vie, 13/6/14, [email protected] 
<[email protected]> escribió:

 Asunto: Resumen de R-help-es, Vol 64, Envío 21
 Para: [email protected]
 Fecha: viernes, 13 de junio, 2014 14:03

 Envíe los mensajes para la lista
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 edite la
 linea del asunto (subject) para que el texto sea mas
 especifico que:
 "Re: Contents of R-help-es digest...". Además, por favor,
 incluya en
 la respuesta sólo aquellas partes del mensaje a las que
 está
 respondiendo.


 Asuntos del día:

    1. p values con LMER (Miguel Lázaro)
    2. Re: p values con LMER (Manuel
 Azcárate)
    3. Re: p values con LMER (Miguel Lázaro)
    4. Re: p values con LMER (Jorge I Velez)
    5. Re: p values con LMER (Manuel
 Azcárate)


 ----------------------------------------------------------------------

 Message: 1
 Date: Fri, 13 Jun 2014 11:25:08 +0100 (BST)
 From: Miguel Lázaro <[email protected]>
 To: [email protected]
 Subject: [R-es] p values con LMER
 Message-ID:
     <[email protected]>
 Content-Type: text/plain; charset=iso-8859-1

 Hola a todos,
 quería preguntaros un medio para obtener los valores p
 usando lmer. He tratado con pvals.fnc, que es lo que me
 habían recomendado, pero por algún motivo no está ya
 disponible etc.

 Ésta es la función que tengo, pero da las "t", sin los
 valores p. Aunque Baayen indica que valores por encima de 2
 son significativos necesito saber las p.

 resultado = lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize * frebase_ln +
 (1|word) data = x)  (abreviado)
 = print (resultado, c=F)

 Fixed effects:
                
    Estimate Std. Error t value
 (Intercept)       
 6.640496   0.034490  192.54
 fre_ln           
 -0.046880   0.008278   -5.66
 Z_nsize           
 0.005787   0.008849    0.65
 frebase_ln       
 -0.009938   0.006670   -1.49
 Z_wlength     
    14.239570  20.102536   
 0.71
 Z_slength         
 0.011011   0.006692    1.65
 Z_TF           
    0.009903   0.008801 
   1.13
 Z_prodctvsufij   
 -0.005079   0.009052   -0.56
 Z_rootlenght     -17.961932 
 25.420022   -0.71
 Zaverageres_1     
 0.018265   0.009195    1.99
 Zrootlengthres_1  10.954681  15.511146 
   0.71



 Saludos,

 Miguel



 ------------------------------

 Message: 2
 Date: Fri, 13 Jun 2014 13:21:01 +0200
 From: Manuel Azcárate <[email protected]>
 To: Miguel Lázaro <[email protected]>
 Cc: [email protected]
 Subject: Re: [R-es] p values con LMER
 Message-ID:
     <CAMRNioEqdrih=fmgw+ktpdpntopx92audff3uvxislkr_2q...@mail.gmail.com>
 Content-Type: text/plain

 Hola Miguel,


 Aunque algo más arduo que algún paquete que lo calcule
 directamente, yo lo
 que hago es crear un modelo reducido sin la variable de la
 que quiero saber
 el pvalor y compararlos mediante un test anova. El valor
 obtenido por esta
 comparación puede utilizarse con el pvalor de esa
 variable.


 Por ejemplo:

 Lm1=lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize * frebase_ln + (1|word),
 data = x)

 Lm2= lmer(rt_ln ~ (Z_nsize * frebase_ln + (1|word), data =
 x)

 anova(Lm1,Lm2, test="Chisq") #Obtiens el pvalor de la
 variable “fre_lnâ€



 Lm3=lmer(rt_ln ~ (fre_ln * frebase_ln + (1|word), data = x)

 anova(Lm1,Lm3, test="Chisq") #Obtiens el pvalor de la
 variable “ Z_nsizeâ€



 Espero que te sea de utilidad,

 Un saludo

 Manuel


 El 13 de junio de 2014, 12:25, Miguel Lázaro <[email protected]>
 escribió:

 > Hola a todos,
 > quería preguntaros un medio para obtener los valores
 p usando lmer. He
 > tratado con pvals.fnc, que es lo que me habían
 recomendado, pero por algún
 > motivo no está ya disponible etc.
 >
 > Ésta es la función que tengo, pero da las "t",
 sin los valores p. Aunque
 > Baayen indica que valores por encima de 2 son
 significativos necesito saber
 > las p.
 >
 > resultado = lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize * frebase_ln
 + (1|word) data =
 > x)  (abreviado)
 > = print (resultado, c=F)
 >
 > Fixed effects:
 >               
     Estimate Std. Error t value
 > (Intercept)       
 6.640496   0.034490  192.54
 > fre_ln           
 -0.046880   0.008278   -5.66
 > Z_nsize           
 0.005787   0.008849    0.65
 > frebase_ln       
 -0.009938   0.006670   -1.49
 > Z_wlength     
    14.239570  20.102536   
 0.71
 > Z_slength         
 0.011011   0.006692    1.65
 > Z_TF           
    0.009903   0.008801 
   1.13
 > Z_prodctvsufij   
 -0.005079   0.009052   -0.56
 > Z_rootlenght     -17.961932 
 25.420022   -0.71
 > Zaverageres_1     
 0.018265   0.009195    1.99
 > Zrootlengthres_1  10.954681  15.511146 
   0.71
 >
 >
 >
 > Saludos,
 >
 > Miguel
 >
 > _______________________________________________
 > R-help-es mailing list
 > [email protected]
 > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
 >

     [[alternative HTML version deleted]]



 ------------------------------

 Message: 3
 Date: Fri, 13 Jun 2014 12:50:05 +0100 (BST)
 From: Miguel Lázaro <[email protected]>
 To: Manuel Azcárate <[email protected]>
 Cc: [email protected]
 Subject: Re: [R-es] p values con LMER
 Message-ID:
     <[email protected]>
 Content-Type: text/plain; charset=utf-8

 Hola Manuel
 lo he tratado de hacer pero me sale

 Error: unexpected string constante in:

 "anova(a,as,test=Chisq")

 no tengo ni idea de por qué...

 Me resulta alucinante no poder contar ya con pvals.fnc.
 ¿Será imposible hacerse con ello?

 Saludos,
 Miguel



 --------------------------------------------
 El vie, 13/6/14, Manuel Azcárate <[email protected]>
 escribió:

  Asunto: Re: [R-es] p values con LMER
  Para: "Miguel Lázaro" <[email protected]>
  CC: [email protected]
  Fecha: viernes, 13 de junio, 2014 13:21



  Hola Miguel,


  Aunque algo más arduo que
  algún paquete que lo calcule
  directamente, yo lo que hago es crear un modelo reducido
 sin
  la variable de la
  que quiero saber el pvalor y compararlos mediante un test
  anova. El valor
  obtenido por esta comparación puede utilizarse con el
  pvalor de esa variable.


  Por ejemplo:

  Lm1=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
  Z_nsize * frebase_ln + (1|word),
  data = x)

  Lm2= lmer(rt_ln ~ (Z_nsize
  * frebase_ln + (1|word), data =
  x)

  anova(Lm1,Lm2,
  test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
  la variable ?fre_ln?

   

  Lm3=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
  frebase_ln + (1|word), data = x)

  anova(Lm1,Lm3,
  test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
  la variable ? Z_nsize?

   

  Espero que te sea de
  utilidad,

  Un saludo

  Manuel



  El 13 de junio de 2014,
  12:25, Miguel Lázaro <[email protected]>
  escribió:

  Hola
  a todos,

  quería preguntaros un medio para obtener los valores p
  usando lmer. He tratado con pvals.fnc, que es lo que me
  habían recomendado, pero por algún motivo no está ya
  disponible etc.



  Ésta es la función que tengo, pero da las "t",
  sin los valores p. Aunque Baayen indica que valores por
  encima de 2 son significativos necesito saber las p.



  resultado = lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize * frebase_ln +
  (1|word) data = x)  (abreviado)

  = print (resultado, c=F)



  Fixed effects:

                     Estimate Std. Error t value

  (Intercept)        6.640496   0.034490  192.54

  fre_ln            -0.046880   0.008278   -5.66

  Z_nsize            0.005787   0.008849    0.65

  frebase_ln        -0.009938   0.006670   -1.49

  Z_wlength         14.239570  20.102536    0.71

  Z_slength          0.011011   0.006692    1.65

  Z_TF               0.009903   0.008801    1.13

  Z_prodctvsufij    -0.005079   0.009052   -0.56

  Z_rootlenght     -17.961932  25.420022   -0.71

  Zaverageres_1      0.018265   0.009195    1.99

  Zrootlengthres_1  10.954681  15.511146    0.71







  Saludos,



  Miguel



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  R-help-es mailing list

  [email protected]

  https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es



 ------------------------------

 Message: 4
 Date: Fri, 13 Jun 2014 21:59:16 +1000
 From: Jorge I Velez <[email protected]>
 To: Miguel Lázaro <[email protected]>
 Cc: R-help-es <[email protected]>
 Subject: Re: [R-es] p values con LMER
 Message-ID:
     <CAKL8G3FjD5SqMYTLyUq=uwnhsnljd-k5jtjduqyhygkwghs...@mail.gmail.com>
 Content-Type: text/plain

 Hola Miguel,


 2014-06-13 21:50 GMT+10:00 Miguel Lázaro <[email protected]>:

 > Hola Manuel
 > lo he tratado de hacer pero me sale
 >
 > Error: unexpected string constante in:
 >


 Creo que te falto una "


 >
 > "anova(a,as,test=Chisq")
 >
       ^^^^^^^^^^^^^
              debe
 ser
                
              
    anova(a, as, test = "Chisq")

 Saludos,
 Jorge.-



 >
 > no tengo ni idea de por qué...
 >
 > Me resulta alucinante no poder contar ya con pvals.fnc.
 ¿Será imposible
 > hacerse con ello?
 >
 > Saludos,
 > Miguel
 >
 >
 >
 > --------------------------------------------
 > El vie, 13/6/14, Manuel Azcárate <[email protected]>
 escribió:
 >
 >  Asunto: Re: [R-es] p values con LMER
 >  Para: "Miguel Lázaro" <[email protected]>
 >  CC: [email protected]
 >  Fecha: viernes, 13 de junio, 2014 13:21
 >
 >
 >
 >  Hola Miguel,
 >
 >
 >  Aunque algo más arduo que
 >  algún paquete que lo calcule
 >  directamente, yo lo que hago es crear un modelo
 reducido sin
 >  la variable de la
 >  que quiero saber el pvalor y compararlos mediante
 un test
 >  anova. El valor
 >  obtenido por esta comparación puede utilizarse
 con el
 >  pvalor de esa variable.
 >
 >
 >  Por ejemplo:
 >
 >  Lm1=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
 >  Z_nsize * frebase_ln + (1|word),
 >  data = x)
 >
 >  Lm2= lmer(rt_ln ~ (Z_nsize
 >  * frebase_ln + (1|word), data =
 >  x)
 >
 >  anova(Lm1,Lm2,
 >  test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
 >  la variable "fre_ln"
 >
 >
 >
 >  Lm3=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
 >  frebase_ln + (1|word), data = x)
 >
 >  anova(Lm1,Lm3,
 >  test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
 >  la variable " Z_nsize"
 >
 >
 >
 >  Espero que te sea de
 >  utilidad,
 >
 >  Un saludo
 >
 >  Manuel
 >
 >
 >
 >  El 13 de junio de 2014,
 >  12:25, Miguel Lázaro <[email protected]>
 >  escribió:
 >
 >  Hola
 >  a todos,
 >
 >  quería preguntaros un medio para obtener los
 valores p
 >  usando lmer. He tratado con pvals.fnc, que es lo
 que me
 >  habían recomendado, pero por algún motivo no
 está ya
 >  disponible etc.
 >
 >
 >
 >  Ésta es la función que tengo, pero da las "t",
 >  sin los valores p. Aunque Baayen indica que
 valores por
 >  encima de 2 son significativos necesito saber las
 p.
 >
 >
 >
 >  resultado = lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize *
 frebase_ln +
 >  (1|word) data = x)  (abreviado)
 >
 >  = print (resultado, c=F)
 >
 >
 >
 >  Fixed effects:
 >
 >               
      Estimate Std. Error t value
 >
 >  (Intercept)       
 6.640496   0.034490  192.54
 >
 >  fre_ln           
 -0.046880   0.008278   -5.66
 >
 >  Z_nsize           
 0.005787   0.008849    0.65
 >
 >  frebase_ln       
 -0.009938   0.006670   -1.49
 >
 >  Z_wlength     
    14.239570  20.102536   
 0.71
 >
 >  Z_slength         
 0.011011   0.006692    1.65
 >
 >  Z_TF           
    0.009903   0.008801 
   1.13
 >
 >  Z_prodctvsufij   
 -0.005079   0.009052   -0.56
 >
 >  Z_rootlenght 
    -17.961932 
 25.420022   -0.71
 >
 >  Zaverageres_1     
 0.018265   0.009195    1.99
 >
 >  Zrootlengthres_1  10.954681 
 15.511146    0.71
 >
 >
 >
 >
 >
 >
 >
 >  Saludos,
 >
 >
 >
 >  Miguel
 >
 >
 >
 >  _______________________________________________
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 >
 >  [email protected]
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 >

     [[alternative HTML version deleted]]



 ------------------------------

 Message: 5
 Date: Fri, 13 Jun 2014 14:03:02 +0200
 From: Manuel Azcárate <[email protected]>
 To: Miguel Lázaro <[email protected]>
 Cc: [email protected]
 Subject: Re: [R-es] p values con LMER
 Message-ID:
    
 <CAMRNioGj4oHktjGAUt+uX7d9K20vo+HsM5aD=d7ka-o1b00...@mail.gmail.com>
 Content-Type: text/plain

 Hola de nuevo,

 No estoy seguro de porque te sale ese error. Por lo que veo
 en el resultado
 que obtienes, ¿podría ser porque le faltan las
 primeras comillas al Chisq?.
 Tendria que ser:


 anova(a,as,test=â€Chisq")


 Saludos

 Manuel


 El 13 de junio de 2014, 13:50, Miguel Lázaro <[email protected]>
 escribió:

 > Hola Manuel
 > lo he tratado de hacer pero me sale
 >
 > Error: unexpected string constante in:
 >
 > "anova(a,as,test=Chisq")
 >
 > no tengo ni idea de por qué...
 >
 > Me resulta alucinante no poder contar ya con pvals.fnc.
 ¿Será imposible
 > hacerse con ello?
 >
 > Saludos,
 > Miguel
 >
 >
 >
 > --------------------------------------------
 > El vie, 13/6/14, Manuel Azcárate <[email protected]>
 escribió:
 >
 >  Asunto: Re: [R-es] p values con LMER
 >  Para: "Miguel Lázaro" <[email protected]>
 >  CC: [email protected]
 >  Fecha: viernes, 13 de junio, 2014 13:21
 >
 >
 >
 >  Hola Miguel,
 >
 >
 >  Aunque algo más arduo que
 >  algún paquete que lo calcule
 >  directamente, yo lo que hago es crear un modelo
 reducido sin
 >  la variable de la
 >  que quiero saber el pvalor y compararlos mediante
 un test
 >  anova. El valor
 >  obtenido por esta comparación puede utilizarse
 con el
 >  pvalor de esa variable.
 >
 >
 >  Por ejemplo:
 >
 >  Lm1=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
 >  Z_nsize * frebase_ln + (1|word),
 >  data = x)
 >
 >  Lm2= lmer(rt_ln ~ (Z_nsize
 >  * frebase_ln + (1|word), data =
 >  x)
 >
 >  anova(Lm1,Lm2,
 >  test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
 >  la variable “fre_lnâ€
 >
 >
 >
 >  Lm3=lmer(rt_ln ~ (fre_ln *
 >  frebase_ln + (1|word), data = x)
 >
 >  anova(Lm1,Lm3,
 >  test="Chisq") #Obtiens el pvalor de
 >  la variable “ Z_nsizeâ€
 >
 >
 >
 >  Espero que te sea de
 >  utilidad,
 >
 >  Un saludo
 >
 >  Manuel
 >
 >
 >
 >  El 13 de junio de 2014,
 >  12:25, Miguel Lázaro <[email protected]>
 >  escribió:
 >
 >  Hola
 >  a todos,
 >
 >  quería preguntaros un medio para obtener los
 valores p
 >  usando lmer. He tratado con pvals.fnc, que es lo
 que me
 >  habían recomendado, pero por algún motivo
 no está ya
 >  disponible etc.
 >
 >
 >
 >  Ésta es la función que tengo, pero da las
 "t",
 >  sin los valores p. Aunque Baayen indica que
 valores por
 >  encima de 2 son significativos necesito saber las
 p.
 >
 >
 >
 >  resultado = lmer(rt_ln ~ (fre_ln * Z_nsize *
 frebase_ln +
 >  (1|word) data = x)  (abreviado)
 >
 >  = print (resultado, c=F)
 >
 >
 >
 >  Fixed effects:
 >
 >               
      Estimate Std. Error t value
 >
 >  (Intercept)       
 6.640496   0.034490  192.54
 >
 >  fre_ln           
 -0.046880   0.008278   -5.66
 >
 >  Z_nsize           
 0.005787   0.008849    0.65
 >
 >  frebase_ln       
 -0.009938   0.006670   -1.49
 >
 >  Z_wlength     
    14.239570  20.102536   
 0.71
 >
 >  Z_slength         
 0.011011   0.006692    1.65
 >
 >  Z_TF           
    0.009903   0.008801 
   1.13
 >
 >  Z_prodctvsufij   
 -0.005079   0.009052   -0.56
 >
 >  Z_rootlenght 
    -17.961932 
 25.420022   -0.71
 >
 >  Zaverageres_1     
 0.018265   0.009195    1.99
 >
 >  Zrootlengthres_1  10.954681 
 15.511146    0.71
 >
 >
 >
 >
 >
 >
 >
 >  Saludos,
 >
 >
 >
 >  Miguel
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