[R-br] Teste Paralelismo no r

[Benilton Carvalho]

Geovane,

Para realizar uma analise de dados, o estatistico precisa entender a
(hi/e)storia dos dados. Por exemplo, sem saber do que se tratam os dados,
e' dificil acreditar que a regressao linear simples que voce apresenta no
seu exemplo seja adequada. A outra coisa: como/onde entra o fator "Quintis"
existente no seu conjunto de dados?

Enfim, supondo adequacidade em todos os sentidos (cabera' a vc verificar os
pressupostos), se o interesse e' averiguar a identidade das regressoes nos
tres grupos escolares (vou ignorar Quintis aqui, pois realmente nao sei o
que e', nem como entra na sua analise), eu ajustaria os modelos com
interacao (vis-a-vis Escolaridade) e compararia com o modelo simplificado
(que contem apenas Idade):

fit1 = lm(Risco ~ Idade*Escolaridade3cat, data=dados)
fit0 = lm(Risco ~ Idade, data=dados)
anova(fit0, fit1)


benilton

Em 6 de março de 2014 10:43, geovane barbosa <geovanecb em yahoo.com.br>escreveu:

>
>
> Olá pessoal , segue em anexo um exemplo reprodutível. Quero verificar se
> os interceptos proporcionados pelas retas de regressão bem como a
> inclinação são estatisticamente diferente e significativas, como faço isso?
>
>
> segue abaixo os codigos e banco num link. O teste do paralelismo consiste
> em verificar se as inclinações são estatisticamente significantes?
>
>
>
> dados<-read.csv("bancoteste.csv",sep=";",dec=",",header=T)
>
> dados$Escolaridade3cat<-factor(dados$Escolaridade3cat,label=c("Fundamental","Médio","Superior/Pós
> graduação"),levels=1:3)
>
>
> dados$Quintis<-factor(dados$Quintis)
>
>
>
> c <- ggplot(dados, aes(y=Risco, x=Idade, linetype=Quintis))
>
> p8 <-c + stat_smooth(method=lm, se=FALSE,color="black",size=1.5)+
> xlab("Idade")+ylab("Risco")+scale_colour_hue(name="")+theme_bw()+facet_grid(.~
> Escolaridade3cat,space="free",scales="free_x")
>
>
>
>
>
> https://www.dropbox.com/s/ymyzh7p0xhmumda/bancoteste.csv
>
>
>   Em Quinta-feira, 6 de Março de 2014 10:12, geovane barbosa <
> geovanecb em yahoo.com.br> escreveu:
>
>
> Olá Prof, segue em anexo um exemplo reprodutível. Como eu lhe disse
> anteriormente, queria verificar se os interceptos proporcionados pelas
> retas de regressão bem como a inclinação são estatisticamente diferente e
> significativas, como faço isso?
>
>
> segue abaixo os codigos e o banco de dados ficticio. O teste do
> paralelismo consiste em verificar se as inclinações são estatisticamente
> significantes?
>
>
>
> dados<-read.csv("bancoteste.csv",sep=";",dec=",",header=T)
>
> dados$Escolaridade3cat<-factor(dados$Escolaridade3cat,label=c("Fundamental","Médio","Superior/Pós
> graduação"),levels=1:3)
>
>
> dados$Quintis<-factor(dados$Quintis)
>
>
>
> c <- ggplot(dados, aes(y=Risco, x=Idade, linetype=Quintis))
>
> p8 <-c + stat_smooth(method=lm, se=FALSE,color="black",size=1.5)+
> xlab("Idade")+ylab("Risco")+scale_colour_hue(name="")+theme_bw()+facet_grid(.~
> Escolaridade3cat,space="free",scales="free_x")
>
>
>
>
>   Em Quarta-feira, 5 de Março de 2014 16:54, Benilton Carvalho <
> beniltoncarvalho em gmail.com> escreveu:
>  A gente pede que exemplos reprodutíveis sejam dados para que possamos
> dar uma resposta definitiva sem a necessidade de idas e vindas.
> Como eu não entendi quais são os três cenários, fica a tarefa p vc: o caso
> a que vc se refere consiste em testar se as interações das variáveis de
> interesse com os referidos grupos são conjuntamente iguais a zero.
> b
> On Mar 5, 2014 11:00 AM, "geovane barbosa" <geovanecb em yahoo.com.br> wrote:
>
>
> Olá pessoal bom dia.
>
>
>  Estou com uma questão que não consigo soluciona-la.
>
>
>  Realize um regressão linear múltipla para comprar um grau de risco por
> idade e por escolaridade.
>
> Quero verificar se a inclinação proporcionada por essas retas é
> estatisticamente significativa, ou seja comparando a inclinação nos três
> cenários. bem como tambem seu intercepto. Como eu faço isso? Seria o test
> de Brant? Não consigo encontrar tal ferramenta no r.
>
> abraços
>
>
>
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