[R-br] teste de Homogeneidade e Normalidade

[Eduardo Vargas]

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.
>
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> Walmes Marques Zeviani
> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
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> e-mail: walmes em ufpr.br
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José Eduardo Vargas Lopes de Aráujo
Engenheiro Agrônomo
Contato:(38)8811-6985
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