[R-br] Duvida teste de correlação

[Cesar Rabak]

Você nunca conseguirá *testar* a normalidade em uma correlação. . .

E o uso do método de Spearman *não* é para dados não normais (*apenas*) mas
sim para dados cuja medida não seja intervalar e a única forma de
interpretar as diferenças seja via postos (*ranks* na língua de
Shakespeare).

O que seria possível fazer do ponto de vista teórico (como já respondido
por outros) seria testar a distribuição dos seus dados para normalidade,
mas isso é uma grande bobagem do ponto de vista epistemológico, como se
pode demonstrar por um simples exemplo:

Um experimentador¹ submete uma barra de um determinado material suspensa em
dois apoios, um fixo e um livre, ambos de materiais refratários e de baixa
condução de calor, para diminuir erros sistemáticos, e por meio de marcas
na extremidade livre e um aparelho óptico que amplia essa observação
submete a barra a uma centena de medidas de temperatura fazendo o
levantamento de cem pares de dados temperatura x dilatação.

SE você plotar, fizer qualquer um dos testes propostos para normalidade,
etc. Nenhuma das duas "distribuições" de dados seria nada que se assemelhe
à gaussiana (*Normal*).

*Entretanto* o valor do coeficiente de dilatação térmica determinado,
usando a teoria dos erros que afirma que os desvios experimentais nas
medidas se distribuem conforme a curva normal de Gauss, será perfeitamente
correto!!

No exemplo acima, deliberadamente fugi do problema da questão outra sobre
correlação indicar ou não causação, porque o procedimento experimental por
si dirime essa dúvida (ele é "intervencional²" por desenho).

Então como a resposta acima pode te ajudar?

Obviamente apontado para o caminho correto.

A forma de você examinar a sua correlação é examinar a distribuição dos
*resíduos* da correlação, e IMNSHO melhor que usar as pajelanças de
"testes" de normalidade que dão uma sensação de segurança igual a amuletos
para quem tem medo de viajar de navio, é o uso das técnicas gráfica do
diagnóstico da correlação.

No R para regressão linear, a qual o testes corr.test  é decorrente, o
simples comando plot no objeto retornado pela sua regressão mostrará quatro
(por defeito) dos seis testes gráficos da sua regressão e você poderá
analisar a floresta como um todo para decidir se a análise estatística lhe
ajuda a construir sua tese ou a rejeitar a hipótese.

HTH
--
Cesar Rabak

[1] Para quem conhece, descrevo em resumo a denominada experiência de
Laplace. Aliás, Laplace junto com Gauss são reconhecidos como os
desenvolvedores da teoria (da distribuição) dos erros cuja curva leva, em
geral o nome do segundo, mas em muitas obras na Europa inclui ambos os
pensadores.

[2] Intervencional. O pesquisador não se limita à simples observação, mas
interfere pela exclusão, inclusão ou modificação de um determinado
fator. Desenhos
de pesquisa
<https://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-86502005000800002>,
consultado 27 de maio de 2020.

On Wed, May 27, 2020 at 3:09 PM Rodrigo Zucaratto por (R-br) <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

> Prezados,
>
> Estou com uma duvida em relação ao teste de correlação. Quando faço uma
> correlação, não ha uma relação de causa e efeito (até aqui entendo). No
> entanto, estou querendo avaliar a inluência de variáveis
> ambientais (temperatura e pluviosidade) na fenologia de uma palmeira. To
> fazendo a correlação usando a função "cor.test". Um dos argumentos na
> função é method=pearson (normalidade) ou method=sperman (dados sem
> normalidade). Gostaria de saber como testo a normalidade em uma correlação,
> alguem pode ajudar?
>
> Abraços
>
> *Rodrigo Zucaratto*
>
> Bacharel em Ciências Biológicas
> Mestre em Ciências - Conservação da Natureza
> Doutor em Ecologia e Evolução
> Laboratório de Ecologia de Mamíferos - Universidade do Estado do Rio de
> Janeiro - UERJ
> Laboratório de Ecologia e Conservação de Florestas - LECF - UFRuralRJ
> Currículo: http://lattes.cnpq.br/2138780069263641
>
> BSc - Biology
> MSc - Nature Conservation
> PhD - Ecology and Evolution
> Mammalian Ecology Lab - Rio de Janeiro State University - UERJ
> Ecology and Conservation Forests Lab - LECF - Federal Rural University of
> Rio da Janeiro
> Curriculum: http://lattes.cnpq.br/2138780069263641
>
>
> https://scholar.google.com/citations?view_op=list_works&hl=en&user=on_Y4WYAAAAJ
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