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El espacio está destinado a aquellos que están interesados en la metodología de la investigación social y sus aplicaciones, especialmente profesionales, estudiantes e instituciones que requieren apoyo en estas áreas. También pretende enriquecer la comunicación con alumnos, tesistas y colegas. Sean bienvenidos a establecer contacto conmigo para hacer críticas, sugerencias y compartir ideas o pensamientos.

Pablo Cáceres Serrano

La función reshape en el programa R

Antes que se me olvidé, como muchas cosas que he aprendido y que al final termino dejando en el tintero. La función reshape() puede  ser hallada en el paquete del mismo nombre: “reshape”. Su uso tiene relación con la entrada inmediatamente anterior referida al Análisis de Varianza Mixto. La función es útil cuando se desea aplicar análisis a diseños de medidas repetidas.

En efecto, en cualquier análisis, la estructura usual de ingreso de los datos es como se ve a continuación:

sujetos cond1ev1p5 cond1ev2p5 cond2ev1p5 cond2ev2p5
1 19.3 18.3 20.5 20.3
2 16.8 17.0 17.8 18.0
3 21.0 18.3 22.0 21.8
4 19.5 16.0 22.3 22.0
5 19.0 18.0 20.0 19.5
6 16.8 17.8 19.5 18.8
7 20.0 19.0 24.8 24.8
8 21.3 19.0 21.3 21.8

Figura 1. Datos para medidas repetidas.

Es decir, para cada sujeto una fila y cada tratamiento o intervención en columnas, con los resultados de dicha intervención (los valores adoptados por la variable dependiente o medidas repetidas para cada sujeto en fila) en columnas.

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Cálculo mediante R del Análisis de Varianza Mixto en un diseño intrasujeto simple

Se suponía era simple, o eso pensaba yo, que era simple. Sin embargo, me estuve dando cabezazos por horas porque por más que leía y releía los tutoriales no daba con la fórmula correcta. Usualmente cuando hago un cálculo estadístico, si es posible hacerlo paso a paso a mano o con ayuda de Calc (o Excel) lo realizo primero de esta forma, para aprehenderlo con detalle, lo comparo con la resolución ofrecida en algún libro y luego lo hago en R. En esta ocasión, quería usar la fórmula para el análisis de varianza mixto ofrecida en Balluerka y Vergara (2002). Lo hice. Luego me fui a R y por más que intentaba configurar el análisis no resultaba. Veamos el ejemplo:

sujetos cond1ev1 cond2ev1 cond1ev2 cond2ev2
s001 19.3 20.5 18.3 20.3
s004 16.8 17.8 17.0 18.0
s005 21.0 22.0 18.3 21.8
s006 19.5 22.3 16.0 22.0
s010 19.0 20.0 18.0 19.5
s011 16.8 19.5 17.8 18.8
s012 20.0 24.8 19.0 24.8
s013 21.3 21.3 19.0 21.8
s014 19.0 19.8 19.0 21.0
s015 20.0 20.0 18.3 21.3
s017 17.5 25.8 18.5 25.3
s019 18.8 19.5 17.5 19.3
s020 15.3 21.3 15.3 20.3
s021 18.8 19.5 19.3 20.5
s022 16.3 21.8 16.0 20.8
s023 19.0 21.5 20.0 22.5
s026 16.5 18.8 18.0 16.5
s027 18.0 23.0 19.0 22.3
s028 18.8 22.0 17.0 22.3
s030 16.0 23.8 17.0 22.5
s032 19.0 20.5 20.0 20.8

Sobre esta base de 21 sujetos, se pretende determinar el efecto de dos condiciones diferenciales (sin tratamiento en la primera columna y con tratamiento en la segunda columna). Las columnas 3 y 4 son los mismos tratamientos o condiciones, pero evaluado por un juez independiente, la intención era tener una corroboración independiente del efecto del tratamiento (la concordancia entre jueces se obtuvo mediante el coeficiente de correlación intraclase).

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Curso de R… el némesis de SPSS (al menos en mi mundo)

Hoy he finalizado el primer curso de R que dicto a profesores universitarios (www.r-project.org). Con ello, creo ser el primer profesor que hace clases de R al menos en el campus Sausalito y seguro uno de los primeros en la PUCV fuera de la carrera de Estadística. Es un curso muy básico, así que […]