Cruce y datos faltantes. Hola !
¡Necesito tu ayuda!
Realicé mediciones de masa repetidas en los mismos individuos durante 5 años.
Intenté repetir estos datos todos los meses, pero algunos meses no tengo datos. Así que me faltan datos.
Sin embargo, quiero ver cómo evoluciona la masa en términos de meses, año y mes * año.
Entonces tengo variable dependiente "masa", luego variables independientes: "mes", "año" y "mes * año"; "individuo" está en variable aleatoria.
Sin embargo, como me faltan valores durante algunos meses, cuando coloco la cruz de "mes * año" en mi modelo, el modelo no funciona (no hay valores).
Me gustaría saber si tiene una solución a este problema.
Gracias por adelantado !!!
Re: Cruce y datos faltantes.Con solo 5 años de datos, sugeriría comenzar con una vista gráfica de los datos, una serie de tiempo para los 60 meses. Si parece que hay un patrón estacional, será importante incluir el mes en su modelo (o quizás una combinación de meses). La tendencia debe ser fácil de detectar si está presente. Más complicado es un patrón estacional que cambia con el tiempo, lo que significa que la variación estacional es diferente en cada año. Suena como lo que está intentando modelar, pero con 5 años de datos mensuales, creo que será difícil para cualquier prueba estadística encontrar un patrón estacional cambiante, aunque gráficamente debería poder describirlo. Finalmente, sea cual sea el modelo que termine de ejecutar, sugeriría usar la plataforma Fit Model para que pueda seleccionar la opción "Falta informativa" para tratar los datos faltantes. Alternativamente, es posible que desee imputar los datos que faltan.
Re: Cruce y datos faltantes.¿Cómo codificas los valores del mes? 1-12? Si es así, entonces anide el mes dentro del año. Pensé que el mes iba del 1 al 60.
Re: Cruce y datos faltantes.Gracias por su respuesta.
Solo que, si pongo solo el "mes" en mi modelo, obtendré un promedio masivo para cada mes, todos los años combinados. Lo cual es bueno para tener un patrón general de variación de masa a lo largo del tiempo.
Si pongo solo el año, obtendré un promedio masivo para cada año, pero en mi caso quiero saber si hay una diferencia en el patrón de masa anual, así que creo que debo incluir la interacción 'mes * año'.
Re: Cruce y datos faltantes.Creo que no tienes predictores independientes. Mes y año son solo intervalos diferentes del mismo predictor, tiempo. Eso es como ingresar un modelo C + T + F (T) + T * f (T).
Debe usar Mes o Año pero no ambos al mismo tiempo en el predictor lineal.
