Modelos Lineales Mixtos con estructura de correlación en el Análisis de Datos Longitudinales. Un caso aplicado

Abstract

Objetivo. Identificar variables relevantes del entorno de la UNALM para caracterizar diversas tendencias que Es usual que los resultados de un experimento con medidas repetidas a través del tiempo en una misma unidad experimental sea analizado utilizando el análisis de varianza de parcelas divididas (análisis clásico), pese a que en la mayoría de los casos no siempre es posible asumir independencia entre las mediciones porque los datos longitudinales normalmente presentan correlación entre las medidas hechas a una misma unidad experimental. Una alternativa de análisis, con datos provenientes de un diseño longitudinal, es utilizar un modelo lineal mixto, que incluya una estructura de correlación entre las mediciones de cada unidad experimental. En este trabajo se aplican el análisis de varianza de parcelas dividas y modelos lineales mixtos con estructura de correlación entre las mediciones, para el análisis de muestras de leche tomadas con el fin de determinar si existe diferencias en el nivel de acidez entre muestras de leche tomadas en cuatro localidades distintas a través del tiempo. Para la estimación del modelo lineal mixto se eligió como estructura de correlación entre las mediciones de cada muestra la unstructured (no estructurada) por presentar un mejor ajuste (BIC=-13.2) entre cuatro distintas estructuras evaluadas (simetría compuesta, AR (1), toeplitz). Al comparar los resultados de la interacción tratamiento y tiempo del ANVA obtenido con el análisis clásico (parcelas divididas) muestra una no significancia (p-valor=0.1082) a diferencia del obtenido incluyendo la estructura de correlación ajustado a un modelo lineal mixto (p-valor=0.0406).