<div dir="ltr">Prezada Flávia,<div><br></div><div>A distribuição de quaisquer forma de renda ou seus <i>proxies</i> como chamam os americanos, em quase a totalidade das populações humanas onde esse conceito é aplicável não é gaussiana ("Normal") mas sim tende a seguir a curva descoberta por Pareto, portanto nada de inesperado aqui.</div><div><br></div><div>Quanto à validade da sua regressão, como já mais de uma vez (para outros tipos, mas este conceito é basilar para análise de regressão) o importante não é a distribuição das variáveis (dependente e explicativas) mas sim a distribuição dos <b>resíduos</b> pós regressão.</div><div><br></div><div>SE eles não forem aproximadamente normais pode estar havendo algum vício na regressão (em geral o modelo é incorreto) e os resultados podem não servir para a nobre função de se fazer inferências a respeito da população de onde a amostra foi retirada.</div><div><br></div><div>Quanto à questão de haver na sua amostra mais casos de um que outro nível de determinada variável, pode-se em extremos ter algumas condições onde a variável fica "muda" isto é por não ter variação entre os casos ela não pode ser usada para explicar a variabilidade daquela escolhida para ser a resposta.<br><br>A forma de resolver muda de acordo com a ciência de domínio do estudo, onde em alguns casos pode-se sortear igual número de casos por classe para ter uma melhor distribuição dos níveis de interesse (no seu caso renda), e os resultados devem ser analisados levando isso em conta (uma boa obra de referência sobre quais margens são fixas ou "livres" em tabelas de contingência esclarece bem esse assunto).<br><br>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Wed, Dec 5, 2018 at 9:17 PM Flávia de Campos Martins por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Prezad@s,<div><br></div><div>O objetivo do meu trabalho é analisar a correlação entre o conhecimento que as pessoas tem sobre a fauna local (variável dependente) e dados sócio-econômicos (sexo, idade, renda, escolaridade, tempo de residência no local). Eu tenho uma amostra de 105 informantes e as variáveis independentes foram organizadas em frequências e para montar a matriz de dados usamos números que representam as frequências das variáveis. Ex.: Idade: 0 a 10 anos - 1; 10 a 20 anos - 2...</div><div><br></div><div>Como estamos trabalhando com a variável dependente qualitativa ordinal, e as amostras não apresentaram distribuição normal, fizemos um teste de correlação de Spearman. </div><div><br></div><div>Entretanto, minha dúvida é se os informantes não se distribuem igualmente nas classes (categorias) de idade, de renda, de escolaridade isso não vai afetar o resultado? </div><div>Para esclarecer: em relação à renda mensal eu tenho quatro classes: não possui renda fixa (0); até um salário mínimo (1); até dois salários (2) e até 3 salários. Só que 58% dos informantes estão na classe 1. Ou seja eu tenho distribuição desigual entre as classes, isso pode afetar meu resultado? Se sim, como resolver?</div><div><br></div><div>Obrigada!</div><div>   <span id="gmail-m_-8543957767844549796gmail-docs-internal-guid-a0322a9e-7fff-1ae1-7ac8-1b50ec1b4a45"><br><div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Professora Adjunta</span><br></div></span><div><div dir="ltr" class="gmail-m_-8543957767844549796gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Universidade de Pernambuco (UPE), <i>Campus</i> Petrolina</div><div style="font-size:12.8px">BR 203, km 2, S/N</div><div style="font-size:12.8px">Vila Eduardo</div><div style="text-align:left"><span style="font-size:12.8px">56328903 - Petrolina, PE- Brasil.</span></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
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