Hola Cristian, No soy un experto, pero esto me suena que podrás hacerlo con agrupación basada en modelos (model-based clustering), mira por ejemplo esto: https://bradleyboehmke.github.io/HOML/model-clustering.html, o mira la revisión que hizo Bettina Grün en el último UseR!: https://youtu.be/1cuU8kpTt00. Y posiblemente el modelo subyacente sea un modelo mixto (de medidas repetidas)
Un saludo, Emilio > El 21 nov 2019, a las 11:01, Cristian Rodelo Haad <crisroh...@gmail.com> > escribió: > > Estimado Javier Marcuzzi, gracias por tu rápida respuesta. > Intentaré explicarte con mayor detalle: > > Mi Df esta configurado como veras debajo: > > <Captura de pantalla 2019-11-21 a las 10.57.47.png> > > Donde Id es el número del sujeto hour es la hora de toma de TA : veras 1 o 2 > o 3 tomas por hora y luego su equivalente en tensión sistólica y diastolica. > Esto se repite durante 24 horas. Es decir que tengo un número de sujetos a > quienes les realizo mediciones de tensión arterial 1-2 o 3 tomas por cada > hora durante 1 día completo. > > Aparte, tengo una serie de varibles demográficas como son la edad y sexo y > los tratamientos utilizados (categóricas). Además, tengo variables analíticas > extraídas en conjunto con la realización de la monitorización de la TA. > > Así, al final del día tengo un total de “n" individuos con 18000 tomas de > tensión arterial entre todos. > > Bien: yo espero que a lo largo del día los sujetos tengan variaciones en esas > cifras de tensión arterial y que estas variaciones dependan/asocien de > diferentes factores bien sean demográficos como explico un poco más arriba o > analíticos de tal forma que yo pueda identificar sujetos que se beneficien de > una actuación y otros sujetos de otra actuación. Al final del estudio todos > los sujetos están “vivos” por lo que yo no intento predecir si se mueren o > no. Pretendo identificar grupos de sujetos quienes de acuerdo a diferentes > características muestren un comportamiento de cifras tensiones arteriales a > lo largo del día. En definitiva, identificar trayectorias longitudinales > basadas en la identificación de grupos. > > Muchas gracias por vuestra ayuda, > > Saludos cordiales. > > >> >> Saludos cordiales. > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
