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

[Diego Vieira]

Concordo com o Fernando Sousa, é a melhor opção. Normalidade pode até
deixar de ser atendida, desde que não seja exagerada, mas homocedasticidade
não. Alguns autores usam a gls para “fugir” desse problema.

Em sáb, 2 de mar de 2019 às 18:19, Fernando Souza por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> 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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Diego dos Santos Vieira Engenheiro Florestal
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