easyModels

Herramientas Automatizadas y Reproducibles para Modelos Lineales, Mixtos y Gráficos Científicos en R

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📖 Descripción General

easyModels es un paquete de R desarrollado por Paúl Alexander López Peña (Pontificia Universidad Católica de Chile) diseñado para automatizar y democratizar el análisis bioestadístico riguroso en ciencias biológicas, agronomía, ecología y medicina experimental.

Su filosofía central es eliminar la fricción metodológica al trabajar con diseños experimentales y modelos jerárquicos: convierte flujos complejos de fórmulas en lme4/glmmTMB, auditoría automática de supuestos, diagnósticos de DHARMa, comparaciones post-hoc y gráficos de publicación con letras de significancia (Tukey CLD) en una experiencia directa, robusta y 100% reproducible.

Datos Crudos ──► sugerir_modelo() ──► analizar_*() ──► verificar_supuestos() ──► graficar_predichos()
(Ensayo) (Asistente Box-Cox) (LMM / GLMM) (Auditoría Completa) (Gráficos con Letras CLD)

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⚡ Características Principales

• 🌾 Diseños Experimentales Clásicos y Complejos:
  • Wrappers directos para Bloques Completos al Azar (RCBD), Parcelas Divididas (Split-Plot), Cuadrados Latinos (LSD), Franjas Divididas (Strip-Plot / Criss-Cross) y Medidas Repetidas en el tiempo.
• 📈 Jerarquía Unificada de Modelos (Clase S3 easy_model):
  • Modelos Lineales (analizar_lm), Modelos Lineales Mixtos (analizar_lmm), GLM con 17 familias (analizar_glm) y GLMM con 16 distribuciones (analizar_glmm via glmmTMB y lme4).
• 🔍 Auditoría Automatizada de Supuestos (verificar_supuestos()):
  • Batería integrada: Normalidad (Shapiro-Wilk), Homocedasticidad (Breusch-Pagan / Levene), Multicolinealidad (VIF), Sobredispersión y detección de Influyentes (Distancia de Cook $> 4/n$).
• 🤖 Asistente Inteligente de Familias y Transformaciones (sugerir_modelo()):
  • Inspecciona ceros, proporciones $(0,1)$, conteos y sesgo positivo, calculando el parámetro óptimo Box-Cox ($\lambda$) y recomendando la familia de GLM adecuada.
• 📊 Selección y Comparación de Modelos (comparar_modelos()):
  • Ordenamiento por $AIC$, $\Delta AIC$, Pesos de Akaike ($w_i$), $BIC$, $LogLik$ y $R^2$ Marginal/Condicional.
• 🎨 Gráficos Científicos Listos para Publicación (graficar_predichos(), graficar_interaccion()):
  • Gráficos de barras, puntos o líneas con letras de significancia compacta (Tukey CLD), barras de error al 95% y paletas académicas (teal, okabe_ito, viridis, cividis, set2).
• 📄 Tablas Formateadas para Tesis y Artículos:
  • exportar_tabla_anova() y exportar_tabla_posthoc() en formato Markdown, LaTeX y HTML.

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🚀 Instalación

Puedes instalar la versión de desarrollo de easyModels directamente desde GitHub usando devtools, remotes o pak:

# Opción 1: Usando devtoolsif (!requireNamespace("devtools", quietly=TRUE)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("PALP31/easyModels")
# Opción 2: Usando pak (recomendado por velocidad)# if (!requireNamespace("pak", quietly = TRUE)) install.packages("pak")# pak::pkg_install("PALP31/easyModels")

Cargar la librería e inspeccionar el manual:

library(easyModels)
# Acceder a la documentación global del paquete
?easyModels

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🛠️ Flujo de Trabajo en 5 Minutos

A continuación se muestra un flujo completo de análisis bioestadístico para un ensayo agronómico en bloques:

library(easyModels)
library(ggplot2)
# 1. Datos simulados: Rendimiento (ton/ha) bajo 3 tratamientos en 5 bloques
set.seed(123)
datos<-data.frame(
Rendimiento= rnorm(30, mean= rep(c(20, 26, 18), each=10), sd=2.5),
Tratamiento=factor(rep(c("Control", "Bioestimulante", "Fertilizacion"), each=10)),
Bloque=factor(rep(1:5, times=6))
)
# 2. Ajustar el Modelo en Bloques Completos al Azar (RCBD / LMM)modelo<- analizar_bloques_azar(
datos=datos,
formula_fijos=Rendimiento~Tratamiento,
bloque="Bloque",
diagnosticos=FALSE
)
# 3. Auditar supuestos automáticamente
verificar_supuestos(modelo)
# 4. Tabla ANOVA Tipo III formateada
exportar_tabla_anova(modelo, formato="markdown")
# 5. Generar gráfico de barras de publicación con letras de Tukey (CLD)grafico<- graficar_predichos(
modelo=modelo,
predictor="Tratamiento",
tipo_grafico="barras",
mostrar_letras=TRUE,
paleta="teal",
titulo="Efecto de Tratamientos sobre el Rendimiento de Grano",
eje_y="Rendimiento (ton/ha)"
)
print(grafico)

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🔬 Catálogo de Diseños Experimentales

Función	Tipo de Diseño Agronómico / Biológico	Estructura Aleatoria / Fórmulas
analizar_lm()	Diseño Completamente al Azar (CRD)	Efectos fijos gaussianos
analizar_bloques_azar()	Bloques Completos al Azar (RCBD)	(1 | Bloque)
analizar_parcelas_divididas()	Parcelas Divididas (Split-Plot)	(1 | Bloque) + (1 | Bloque:Principal)
analizar_latino()	Cuadrado Latino (LSD)	(1 | Fila) + (1 | Columna)
analizar_medidas_repetidas()	Ensayos con Medidas Repetidas en el Tiempo	(1 | Sujeto) o (1 | Bloque/Sujeto)
analizar_strip_plot()	Franjas Divididas (Strip-Plot / Criss-Cross)	(1 | Bloque) + (1 | Bloque:A) + (1 | Bloque:B)

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📈 Familias de Distribución Disponibles

GLM (analizar_glm) — 17 Familias

• Continuas / Positivas:gaussian, gamma, gamma_inverse, gaussian_inversa, tweedie.
• Binarias / Tasas:binomial (logit, probit, cloglog), quasibinomial, beta (via betareg).
• Conteos:poisson, quasipoisson, negativa_binomial (via MASS::glm.nb), zip (Zero-Inflated Poisson), zinb (Zero-Inflated Negative Binomial).
• Categóricas:ordinal (via MASS::polr), multinomial (via nnet::multinom).

GLMM (analizar_glmm) — 16 Distribuciones

Modelos jerárquicos mixtos con glmmTMB y lme4::glmer:

• gaussian, binomial (logit, probit, cloglog), poisson, negativa_binomial (nbinom1, nbinom2), gamma, gamma_inverse, lognormal, beta, tweedie, zip, zinb, zifgamma, ordinal.

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🌟 Novedades Recientes

Versión 0.4.2

• 📋 resumir_ajuste(): Genera una fila resumen lista para informes con fórmula, familia, AIC, BIC, $R^2$ e historial de observaciones usadas vs. excluidas.
• 🧭 Transparencia en datos faltantes: Detección automática de observaciones omitidas por NA para evitar sesgos silenciosos.
• ✅ Validación estricta de variables y fórmulas antes de iniciar ajustes iterativos.

Versión 0.4.1

• 📚 Documentación global del paquete mediante ?easyModels.
• 🛠️ Extracción unificada de coeficientes (obtener_coeficientes_fijos()) y Odds Ratios (analizar_odds_ratio()).
• 🎨 Posicionamiento inteligente position_dodge() para evitar solapamiento de letras Tukey (CLD) en modelos bifactoriales.
• 🧪 80 pruebas unitarias con testthat.

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📚 Cómo Citar

Si utilizas easyModels en tus investigaciones, tesis o artículos científicos, por favor cita el paquete de la siguiente manera:

citation("easyModels")

O en formato BibTeX:

@Manual{easyModels2026,
title = {easyModels: Herramientas Automatizadas para Modelos Lineales, Mixtos y Gráficos Científicos},
author = {Paúl Alexander López Peña},
year = {2026},
note = {R package version 0.4.2},
url = {https://github.com/PALP31/easyModels},
}

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👨‍🔬 Autor y Contacto

Paúl Alexander López Peña
Profesor de Aplicaciones Estadísticas (Pregrado) • Estudiante de Doctorado en Biotecnología Vegetal
Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC)

• 📧 Email: paullopezpena@gmail.com | plopezp7@estudiante.uc.cl
• 🐙 GitHub: @PALP31
• 🌐 Repositorio: https://github.com/PALP31/easyModels