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

[Fernando Souza]

tente rodar usando a abordagem generalisada implementada na função gls do
pacote nlme.
nela é possivel afrouxar o pressuposto de homocedasticidade exigido pela
função lm,aov, através do argumento weights
der uma olhada no manual

Em sáb, 2 de mar de 2019 5:56 PM, Marcelo Laia <marcelolaia em gmail.com
escreveu:

> On 02/03/19 at 03:51, Fernando Souza wrote:
> > 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")
> >
>
> Olá Fernando,
>
> Eu não conhecia essa função do pacote car. Bem massa, pois ela mostra as
> linhas
> de confiança.
>
> Com base no pacote bestNormalize, eu transformei os dados e observei os
> gráficos. Inclusive, com a função qqp todos ficam dentro dos 95%. Ou seja,
> a
> questão da normalidade foi resolvida. Mas, a homogeneidade ainda ficou
> esquisita quando incluo a interação:
>
> Com a interação:
> Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
>        Df F value    Pr(>F)
> group  41  2.2615 0.0002938 ***
>       126
>
> Sem interação: só Genotipo
> Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
>        Df F value  Pr(>F)
> group   1  3.1509 0.07772 .
>       166
>
> Sem interação: só Isolado
> Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
>        Df F value  Pr(>F)
> group  20  1.5658 0.06859 .
>       147
>
> Em anexo os gráficos após transformação.
>
> Agradeço, imensamente, pela inestimável ajuda de ambos!
>
> --
> Marcelo
>
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