[R-br] teste de Homogeneidade e Normalidade

[Paulo Justiniano]

Eduardo,
Para pensar:
Se os dados definitivamente e intrinsicamente  não sao normais (pq o 
modelo linear nao se 
aplica) qual o 
sentido de se fazer um teste de normalidade...???



On Tue,31 May 2011, Eduardo Vargas wrote:

> Walmes,obrigado pela sua resposta,foi bastante pertinente,e acho que para eu fazer esse modelo linear generalizado é
> bastante complexo.Acho que meu experimento é bastante simples,fiz um experimento com 11 tratamentos + 0  o
> controle,com 25 sementes cada com 4  repetições.Quero comparar as médias dos tratamentos com a média do
> controle,Acredito eu,usando Dunnet.Meu orientador pediu que eu fizesse esse teste de normalidade(Shapiro-wilk) e
> homogeneidade de variâncias(bartlett).As transformações,que acho serem necessarias,eu andei olhando nos artigos que
> usei como referencia e todos fizeram as transformações.Mais uma vez obrigado pela ajuda,estou meio perdido.
> 
> Em 31 de maio de 2011 22:53, Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com> escreveu:
>       Eduardo,
>
>       Salve engano da minha parte, essa transformação é estabilizadora da variância, ou seja, o foco é
>       corrigir heterocedasticidade e não olha para normalidade dos dados. Uma vez disse em um curso que essas
>       transformações eram coisas do passado e fui por alguns instantes odiado (por aqueles mais tradicionais
>       obviamente). Depois passou.
>
>       Acontece que essa transformação é a recomendada quando seu dado é do tipo binomial (ou seja, já se sabe
>       que o dado não é normal), dai parte algumas álgebras, integrais, até que se obtém essa função
>       estabilizadora da variância. Transformação estabilizadora da variãncia existe para distribuição binomial
>       e Poisson. Não lembro das funções porque nunca usei.
>
>       Considero isso metodologia do passo porque, se você sabe que seu dado é binomial (ou Poisson), hoje já
>       existe implementado nos aplicativos estatísticos modelos capazes de considerar essa característica
>       inerente do dado. Esse conjunto de métodos, enfim, se chama modelos lineares generalizados, do qual a
>       distribuição normal é um caso particular (com propriedades bem interessantes).
>
>       Com essa metodologia você pode obter todos os resultados experimentais que obteria com a distribuição
>       normal, diga-se a dobradinha anova e teste de médias (com algumas adaptações). Então, não há
>       complicações e motivos para não se usar modelos lineares generalizados.
>
>       Ainda é possível, caso o número de sementes colocadas para germinar seja grande (n, normalmente é 25 ou
>       50), e caso a probalidade de germinação não esteja na borda (próximo de 0 ou 1), de assumir que o dado é
>       normal e analisa-lo assim. Porém, caso p mude muito entre tratamentos pode as variâncias amostrais serem
>       muito discrepântes. Você pode tentar uma transformação Box-Cox. Verificar os resíduos.
>
>       Em termos de funções do R, você pode usar a glm(, family=binomial), fazer a análise de resíduos usuais,
>       obter teste (sequencial) para os efeitos fixos via anova() (que não é anova mas quadro de análise de
>       deviance), se for comparar "médias" você pode usar a multcomp::glht() e contrast::contrast(). Verifique
>       a documentação dessas funções para saber como usa-las.
>
>       Para um começo, você pode rodar o CMR disponível nas Ridículas do LEG.
>       http://www.leg.ufpr.br/doku.php/ridiculas?&#analise_de_dados_de_proporcao_usando_modelo_linear_generalizado
>
>       À disposição.
>       Walmes.
>
>       ==========================================================================
>       Walmes Marques Zeviani
>       LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
>       Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
>       fone: (+55) 41 3361 3573
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> José Eduardo Vargas Lopes de Aráujo
> Engenheiro Agrônomo
> Contato:(38)8811-6985                        
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