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

[Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior]

Marcelo,

Neste caso, verificando a análise gráfica, não acho que a normalidade foi
um problema. Consideraria o gráfico robusto o suficiente para assumir que a
maioria dos dados tiveram tendência de normalidade. Portanto, justificaria
a não transformação.

No entanto, a homocedasticidade foi um problema. Talvez este seja o
pressuposto mais importante nesta análise. Analisando os testes de Bartlett
e Levene, além da análise gráfica, diria que seus dados não foram
homocedasticos. Sendo assim, a estatística paramétrica não seria a melhor
forma de avaliação.


Em sáb, 2 de mar de 2019 14:26, Marcelo Laia <marcelolaia em gmail.com
escreveu:

> On 02/03/19 at 01:57, Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior wrote:
>
> > Após o plot clique em algum botao, dentro da interface 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.
> >
>
> Gilson,
>
> Eu fiz essa verificação (gráficos em anexo).
>
> Há três observações que estão "fora".
>
> Eu utilizei o pacote bestNormalize e ele informa que a melhora
> transformação
> seria Log_b(x+a)[1]. Mas, eu não queria transformar os dados só por esses
> três
> outliers.
>
> 1. https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/log_x.html
>
> Uma vez que se trata de uma tese, preciso de argumentos para justificar a
> não
> transformação.
>
> Por outro lado, se, de fato, os dados necessitarem de transformação, terei
> que
> fazer. E neste caso, o output do bestNormalize informa que o melhor é
> lob_b(x+a) e o segundo melhor é Yeo-Johnson[2].
>
> 2. https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/yeojohnson.html
>
> Qualquer sugestão será muito bem vinda!
>
> Obrigado!
>
> --
> Marcelo
>
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