[R-br] metodologia para validação de tratamentos

[Fernando Antonio de souza]

Olá Felipe, obrigadopor me responder

Mas não é exatamente isso que eu tinha em mente quando levantei a questão.
O que você me enviou foi a análise de resíduos básica de uma análise de
variância. A minha questão não é essa.

Eu quero validar os dados de uma nova metologolia (C) em relação as outras
3  metodologias existentes (controle, A e B). Eu fiz a analise de variância
e comparação de médias com o controle pelo teste de Dunnet

Eu quero saber se para validar há alguma outra estatístistica a mais ou
somente essa comparação basta.

O meu objetivo é mostrar que a metodologia C fornece resultados iguais ou
melhores que os métodos existentes

abçs

Em 19 de março de 2015 13:17, Felipe <felipe.e.barletta em gmail.com> escreveu:

>  Para validar a ANOVA, análise de resíduos:
> Considerando um delineamento inteiramente casualizado.
>
> #### HOMOCEDASTICIDADE
>
> boxplot(modelo$res ~ d$trat, ylab='Residuals')
> ### Gráfico de dispersão dos resíduos vs tratamento
> plot.default(d$trat, mod1$res, ylab='Residuals',
> xlab='Tratamento',col='darkblue',cex=.75,pch=16)
> #### Testando Homocedasticidade
> # H0: As variâncias são comuns
> # H1: As variâncias não são comuns
> bartlett.test(modelo1$res, d$trat)
>
> #### NORMALIDADE DOS RESÍDUOS
>
> hist(modelo$res,prob=T,main='',ylab='',xlab='',bg='white',border='seagreen',breaks='FD',axes=F)
> axis(1)
> rug(modelo$res,col='seagreen')
> lines(density(modelo$res),col='red')
>
> stem(modelo$res)
>
> qqnorm(modelo$res,ylab='Residuals',col='darkblue',pch=16)
> qqline(modelo$res,col='red')
> ## Teste de Normalidade
> # H0:Os resíduos seguem distribuição Normal
> # H1:Os resíduos NÃO seguem distribuição Normal
> shapiro.test(modelo$res)
>
>
> ###### INDEPENDÊNCIA DOS RESÍDUOS
> par(mfrow=c(1,2))
> plot(modelo$fit, modelo$res, ylab='Residuals', xlab='Fitted
> Values',col='darkblue',cex=.75,pch=16)
> title('Residual vs Fitted Values')
>
> plot(modelo$fit, order(modelo$res), ylab='Residuals', xlab='Fitted
> Values',col='darkblue',cex=.75,pch=16)
> title('Residual vs Fitted Values')
>
> ####### VERIFICAÇÃO DE OUTLIERS
> par(mfrow=c(2,2))
> plot(modelo)
>
> names(anova(modelo))
> var <- anova(modelo)$Mean[2]
> var
> res <- modelo$res
> resd <- (res/sqrt(var))
> boxplot(resd,col='darkblue',pch=16)
> plot.default(d$trat,resd,xlab='Tratamento',pch=16,type='p',col='red')
> title('Standard Residuals')
>
>
>
>
> On 18-03-2015 16:36, Fernando Antonio de souza wrote:
>
>   Caros amigos,
>
>  Estou analisando dados que comparam diferentes metodologias. Os dados
> referem a medidas de áreas de olho de lombo e estou comparando 4
> metodologias utilizadas para medila (controle, A, B, C). Eu realizei a
> anova e utilizei o teste de dunnet para fazer as comparações dos tratamento
> com o grupo controle.
>
>  Gostaria de saber quais avaliações estatísticas a mais eu posso fazer
> para melhorar esta análise? Quais análises de resíduos eu posso utilizar?
>
>  abçs
>
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