¡¡Genial, muchas gracias por la ayuda!!! Indagaré a ver qué consigo.
Saludos, El 14/02/18 a las 14:29, Freddy Omar López Quintero escribió: > Holap. > > El mié, 14-02-2018 a las 13:41 +0100, Francisco Javier Ibáñez López > escribió: >> Tengo una base de datos con 28 sujetos, a los cuales se les mide un >> montón de elementos (tengo 27 variables dependientes) en tres tiempos >> distintos (un total de 84 mediciones por variable). Busco comparar unas >> variables con otras. >> >> ¿Alguien me ayuda con el modelo estadístico a seguir para poder analizarlos? > > Además de los modelos individuales longitudinales que puedes ajustar > para cada variable dependiente, puedes explorar: > > * Modelos de medidas repetidas para datos multivariantes. Aquí se > evalúa cómo evolucionan p variables respuesta sobre n individuos > en t momentos diferentes. Son modelos intermedios entre MANOVAs y > modelos de curvas de crecimiento. La §6.9 del clásico Johnson & > Wichern (2007) está dedicado a esto y R cuenta con la función > manova() en la base. > * Parecido a lo anterior, pero cuando la respuesta no es normal > (continua) hay modelos generalizados multivariantes para alcanzar > lo mismo, aunque no he visto un modelo de estos manejando tantas > variables respuestas (27) como en tu caso. Hubo un paquete de > nombre sabreR (http://www.sabre.lancs.ac.uk/sabreRuse_intro.html) > que servía para estos menesteres. Como estoy desactualizado y > estoy viendo que ya no existe en CRAN, alguien más seguramente te > dará el nombre de un paquete vivo para hacer esto. > > > Ahora, un posible problema que puedas tener, es que tienes más o menos > la misma cantidad de variables que de individuos, y cualquier matriz > de covarianza que calcules, si la puedes calcular, será inestable y > poco convincente. Cuenta la leyenda que regularizando (modelos lasso y > relacionados) puedes sacarle provecho. Si lo haces, podrías > compartirnos luego cómo jeje. > > Ojalá sirva de algo. > > ¡Salud! > > -- > «...homines autem hominum causa esse generatos...» > > Cicero -- Francisco Javier Ibáñez López Sección de Apoyo Estadístico Servicio de Apoyo a la Investigación Universidad de Murcia Email: [email protected] Telf.: 868 88 7315; Fax: 868 88 7302 Edificio SACE, Campus de Espinardo, 30100 Murcia [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
