<div dir="auto"><span style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Prezado, Marcelo</span><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><br></div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Faça uma análise gráfica da dispersão dos resíduos, via função lm.</div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><br></div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Alguns testes de normalidade podem sugerir não normalidade. Porém, em alguns casos, somente alguns dados desviaram da "reta da normal".</div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><br></div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Exemplo:</div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><br></div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Analise <- lm (area ~ genotipo, data = cerato.dsc)</div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Plot (Analise)</div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><br></div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Após o plot clique em algum botao, dentro da interface do R, para surgirem 4 gráficos. Os dois primeiros são homocedasticidade e normalidade. Faça a análise gráfica e verifique a dispersao dos pontos entorno da "reta" de normalidade.</div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><br></div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Inclusive, o teste de Bartlett é bastante sensível a pressuposição de normalidade.</div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><br></div><div dir="auto" style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Espero ter podido ajudar.</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Em sáb, 2 de mar de 2019 13:17, Marcelo Laia por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a> escreveu:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Colegas,<br>
<br>
Estamos com um conjunto de dados que viola pressuposições da ANOVA,<br>
principalmente a normalidade. Eu já li, por diversas vezes, que essa violação<br>
pode não ser tão danosa assim, devido a robustez do teste.<br>
<br>
Por favor, tire um tempo para ver os resultados e depois peço uma ajuda.<br>
<br>
Genotipo e Isolado são fatores<br>
Area está em centímetros quadrados<br>
<br>
> leveneTest(Area ~ Genotipo*Isolado, data = cerato.desc)<br>
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)<br>
Df F value Pr(>F) <br>
group 41 3.4755 4.718e-08 ***<br>
126 <br>
---<br>
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1<br>
> <br>
<br>
cat("Normality p-values by Factor Genotipo: ")<br>
for (i in unique(factor(cerato.desc$Genotipo))){<br>
cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Genotipo==i, ]$Area)$p.value," ")<br>
}<br>
7.074459e-10 3.200422e-06<br>
<br>
#Shapiro-Wilk normality tests by Isolado<br>
for (i in unique(factor(cerato.desc$Isolado))){<br>
cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Isolado==i, ]$Area)$p.value," ")<br>
}<br>
0.09534117 0.4006495 0.6065291 0.2093362 0.6138097 0.5604402 0.1302976 0.3135567 0.905537 0.7294285 0.0966383 0.1512716 0.8469947 0.1226855 0.2713435 0.9695489 0.2747097 0.5476302 0.0008750702 0.03693436 0.4197769 <br>
<br>
> bartlett.test(Area~Genotipo,data = cerato.desc )<br>
<br>
Bartlett test of homogeneity of variances<br>
<br>
data: Area by Genotipo<br>
Bartlett's K-squared = 19.769, df = 1, p-value = 8.738e-06<br>
<br>
> bartlett.test(Area~Isolado,data = cerato.desc )<br>
<br>
Bartlett test of homogeneity of variances<br>
<br>
data: Area by Isolado<br>
Bartlett's K-squared = 171.26, df = 20, p-value < 2.2e-16<br>
<br>
A pergunta é: mesmo com esses resultados eu poderia afirmar que o teste, neste<br>
caso, será robusto o suficiente para essas violações?<br>
<br>
Obrigado!<br>
<br>
-- <br>
Marcelo<br>
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