[R-br] two-way anova - violação das pressuposições

Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior gilsonsoaresjunior em gmail.com
Sáb Mar 2 13:54:42 -03 2019


Prezado, Marcelo

Faça uma análise gráfica da dispersão dos resíduos, via função lm.

Alguns testes de normalidade podem sugerir não normalidade. Porém, em
alguns casos, somente alguns dados desviaram da "reta da normal".

Exemplo:

Analise <- lm (area ~ genotipo, data = cerato.dsc)
Plot (Analise)

Após o plot clique em algum botao, dentro da interfase do R, para  surgirem
4 gráficos. Os dois primeiros são homocedasticidade e normalidade. Faça a
análise gráfica e verifique a dispersao dos pontos entorno da "reta" de
normalidade.

Inclusive, o teste de Bartlett é bastante sensível a pressuposição de
normalidade.

Espero ter podido ajudar.


Em sáb, 2 de mar de 2019 13:17, Marcelo Laia por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br escreveu:

> Colegas,
>
> Estamos com um conjunto de dados que viola pressuposições da ANOVA,
> principalmente a normalidade. Eu já li, por diversas vezes, que essa
> violação
> pode não ser tão danosa assim, devido a robustez do teste.
>
> Por favor, tire um tempo para ver os resultados e depois peço uma ajuda.
>
> Genotipo e Isolado são fatores
> Area está em centímetros quadrados
>
> > leveneTest(Area ~ Genotipo*Isolado, data = cerato.desc)
> Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
>        Df F value    Pr(>F)
> group  41  3.4755 4.718e-08 ***
>       126
> ---
> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
> >
>
> cat("Normality p-values by Factor Genotipo: ")
> for (i in unique(factor(cerato.desc$Genotipo))){
>   cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Genotipo==i, ]$Area)$p.value,"
> ")
> }
> 7.074459e-10  3.200422e-06
>
> #Shapiro-Wilk normality tests by Isolado
> for (i in unique(factor(cerato.desc$Isolado))){
>   cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Isolado==i, ]$Area)$p.value," ")
> }
> 0.09534117  0.4006495  0.6065291  0.2093362  0.6138097  0.5604402
> 0.1302976  0.3135567  0.905537  0.7294285  0.0966383  0.1512716  0.8469947
> 0.1226855  0.2713435  0.9695489  0.2747097  0.5476302  0.0008750702
> 0.03693436  0.4197769
>
> > bartlett.test(Area~Genotipo,data = cerato.desc )
>
>         Bartlett test of homogeneity of variances
>
> data:  Area by Genotipo
> Bartlett's K-squared = 19.769, df = 1, p-value = 8.738e-06
>
> > bartlett.test(Area~Isolado,data = cerato.desc )
>
>         Bartlett test of homogeneity of variances
>
> data:  Area by Isolado
> Bartlett's K-squared = 171.26, df = 20, p-value < 2.2e-16
>
> A pergunta é: mesmo com esses resultados eu poderia afirmar que o teste,
> neste
> caso, será robusto o suficiente para essas violações?
>
> Obrigado!
>
> --
> Marcelo
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