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

[Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior]

Concordo com as opções apresentadas. Alem disso, é natural que sem
interação a homocedasticidade possa apresentar resultados diferentes
daquelas expostas quando rodou os dados com a interação.

A estatística não parametrica, nestes casos, é a melhor opção, dado os
problemas de homocedasticidade. Como dito pelo Diego, a normalidade é o
mais "tranquilo" dentro os pressupostos.


Em sáb, 2 de mar de 2019 18:29, Diego Vieira por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br escreveu:

> 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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>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>> código mínimo reproduzível.
>
> --
> Diego dos Santos Vieira Engenheiro Florestal
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