[R-br] two-way anova - =?utf-8?Q?viola=C3=A7=C3=A3o_?=das pressuposições

[Fernando Souza]

Seguindo a proposta do gilson, apos rodar o modelo utilizando aov ou lm veja a distribuição dos residuos graficamente através da função qqp do pacote CAR
qqp(rstandard(modelo.lm),"norm")

A função mostra um gráfico quantile-quantile da distribuição normal com uma banda de confiança 95% o que dá mais segurança na hora de tomar a decisão.

On Mar 2 2019, at 2:39 pm, Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior por (R-br) <r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
> 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 (mailto: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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