[R-br] Diferença entre o teste de normalidade normalidade sobre a variável resposta e sobre a aov() dos dados em função da variável explicativa

[Rodrigo Ângelo]

Olá, Alexandre

Além do que já foi falado pela Profa. Ana, eu gostaria de salientar aqui
que em análise de regressão, não é necessário analisar a normalidade da
variável dependente, apenas dos resíduos.

Atenciosamente,
Rodrigo de Castro Ângelo


Em sex., 21 de ago. de 2020 às 18:19, Ana Maria por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> Boa tarde. Se eu entendi sua pergunta, não há diferença de normalidade. Os
> seus comandos do R mostram o teste de normalidade para a variável
> dependente (que é a variável resposta) e o teste de normalidade para outra
> variável, a independente (que é a variável explicativa).
> Não vejo diferença, é o mesmo teste para as suas variáveis.
>
> Espero ter lhe ajudado em algo.
>
> Att.,
> Profa. Ana
>
> Em sex, 21 de ago de 2020 17:03, ASANTOS por (R-br) <
> r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>> Prezados Membro do R-br,
>>
>> Gostaria de saber a diferença entre realizar:
>>
>> 1) Análise de normalidade sobre a variável resposta
>>
>> x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6)
>> y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5)
>> y1.res<-y1-mean(y1)
>> shapiro.test(y1.res)
>>
>> #	Shapiro-Wilk normality test
>> #
>> #data:  y1.res
>> #W = 0.99688, p-value = 0.4787
>>
>> 2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável
>> explicativa
>>
>> y1.av<-aov(y1 ~ x)
>> shapiro.test(y1.av$res)
>>
>> #	Shapiro-Wilk normality test
>> #
>> #data:  y1.av$res
>> #W = 0.99736, p-value = 0.6338
>>
>> Obrigado,
>>
>> Alexandre
>>
>> --
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