<div dir="ltr">Gracialiano,<div><br></div><div>O Teste T que assume a hipótese de mesma variância para os grupos e o ANOVA que testa as hipóteses</div><div><br></div><div>H_0: mu_1 = mu_2</div><div>H_1: mu_1 != mu_2<br></div><div><br></div><div>são idênticos. O código a seguir não prova isso, mas é um indicativo de que isto é verdade:</div><div><br></div><div>##########<br></div><div><div>set.seed(1234)</div><div><br></div><div>dados <- data.frame(</div><div><span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">  </span>resposta=c(rnorm(10, mean=0.0), rnorm(10, mean=0.8)),</div><div><span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre">  </span>grupos=c(rep("x", 10), rep("y", 10))</div><div>)</div><div><br></div><div>boxplot(resposta ~ grupos, data=dados)</div><div><br></div><div>teste_t <- t.test(resposta ~ grupos, data=dados, var.equal=TRUE)</div><div>teste_t$statistic</div><div>teste_t$p.value</div><div><br></div><div>teste_anova <- aov(resposta ~ grupos, data=dados)</div><div>anova(teste_anova)$"F value"</div><div>anova(teste_anova)$"Pr(>F)"</div></div><div>##########<br></div><div><br></div><div>Veja que os p-valores de ambos os testes são equivalentes, ou seja, as conclusões que tiramos de ambos os testes serão as mesmas.</div><div><br></div><div>Mas veja que as estatísticas dos testes diferem. Isto ocorre porque o Teste T está baseado na distribuição T, enquanto o ANOVA está baseado na distribuição F de Snedecor. Entretanto, é possível mostrar que T^2(v) = F_{1,v}. Ou seja, o quadrado de uma variável aleatória com distribuição T com v graus de liberdade é uma variável aleatória com distribuição F com 1 e v graus de liberdade.</div><div><br></div><div>Note que a minha explicação acima está muito displicente, pois me faltam tempo e recursos gráficos para expandir melhor meu pensamento. Mas não acredite em mim. Procure a relação entre T, Qui-Quadrado e F de Snedecor em qualquer livro de probabilidade que lá estes resultados estarão melhor explicados. </div><div><br></div><div>Agora, voltando à tua pergunta original, é possível testar a normalidade dos resíduos em um teste T. Nunca fiz isto e nem vi ninguém fazer, mas imagino que seja idêntica à maneira com a qual tu testaria a normalidade dos resíduos de um ANOVA com as hipóteses</div><div><br></div><div>H_0: mu_1 = mu_2</div><div>H_1: mu_1 != mu_2<br></div><div><br></div><div>Particularmente, eu não realizo estes testes. A análise gráfica dos resíduos já me satisfaz. Mas nada te impede de fazê-los. Como eu disse, em teoria, não vejo porque eles não possam ser realizados. Basta seguir o mesmo raciocínio que tu usa pra analisar os resíduos dos outros ANOVA que tu faz.</div><div><br></div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-11-19 16:29 GMT-03:00 Graciliano via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div><div style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt">Olá Cesar, <br><br>Então, não falam nada de resíduo. Pensei que o resíduo da analise seria algo relacionado a dispersão das observações em relação à média de cada tratamento. <br><br>Na verdade minha preocupação é com a premissa de normalidade. Como geralmente é testado o resíduo da análise, fiquei sem rumo no caso do teste T.<br>  No <a href="http://stackexchange.com" target="_blank">stackexchange.com</a> falam sobre testar normalidade de Y, mas isso não faz muito sentido se devemos ver o comportamento de Y sobre efeito de X. <br><br>Espero estar sendo claro.</div></div><div dir="ltr"><hr><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt;font-weight:bold">De: </span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt"><a href="mailto:cesar.rabak@gmail.com" target="_blank">Cesar Rabak</a></span><br><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt;font-weight:bold">Enviada em: </span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt">‎19/‎11/‎2016 15:20</span><br><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt;font-weight:bold">Para: </span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt"><a href="mailto:ggaldino@gmail.com" target="_blank">Graciliano Galdino</a>; <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">a lista Brasileira oficial de discussão do programa R.</a></span><br><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt;font-weight:bold">Assunto: </span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt">Re: [R-br] Residuos do Teste T de Student</span><br><br></div><div><div class="h5"><div dir="ltr">Gracialiano,<div><br></div><div>Por que você esperaria resíduos de um teste t de Student?</div><div><br></div><div>Você conhece alguma referência ou obra que trate desse teste e fale sobre resíduos calculados devido a esse teste?</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-11-19 15:55 GMT-02:00 Graciliano Galdino via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;padding-left:1ex;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-width:1px;border-left-style:solid"><div dir="ltr">Olá a todos,<div><br></div><div>Quando faço uma análise qualquer usando teste T (t.test) não aparecem os resíduos na lista dos resultados da análise, como aparece na ANOVA. Como faço para extraí-los? <br clear="all"><div><br></div><div>Abraço</div><span class="m_-1495837793985169286HOEnZb"><font color="#888888">-- <br><div class="m_-1495837793985169286m_4593127173586647399gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><font size="1"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica">Graciliano Galdino A. dos Santos</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:Helvetica">Biólogo</font></div><div><font size="1">Doutorando em Ciências Florestais - PPGCF</font></div><div><font size="1">Universidade Federal Rural da Amazônia - UFRA</font></div></div></div>
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