<div dir="auto">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).<div dir="auto">Não vejo diferença, é o mesmo teste para as suas variáveis. </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Espero ter lhe ajudado em algo.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Att.,</div><div dir="auto">Profa. Ana</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em sex, 21 de ago de 2020 17:03, ASANTOS 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">
<div>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">Prezados Membro do
R-br,</font></p>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">Gostaria de saber a
diferença entre realizar:</font></p>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">1) Análise de
normalidade sobre a variável resposta</font></p>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">x <-
rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6)<br>
y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5)<br>
y1.res<-y1-mean(y1)<br>
shapiro.test(y1.res)<br>
</font></p>
<pre id="m_-4616512771988625020rstudio_console_output" style="font-size:13.3333px;outline:currentcolor none medium;border:medium none;word-break:break-all;margin:0px;white-space:pre-wrap!important;line-height:1.2;color:rgb(0,0,0);font-style:normal;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;text-indent:0px;text-transform:none;word-spacing:0px;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><font face="Courier New, Courier, monospace"><span><span style="outline:none;border:none;word-break:break-all;margin:0px;white-space:pre-wrap!important"># Shapiro-Wilk normality test
#
#data: y1.res
#W = 0.99688, p-value = 0.4787</span></span></font></pre>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">2) Sobre a análise
de variância do modelo em função da variável explicativa</font></p>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">y1.av<-aov(y1 ~
x)<br>
shapiro.test(y1.av$res)</font></p>
<pre id="m_-4616512771988625020rstudio_console_output" style="font-family:"Lucida Console",monospace;font-size:13.3333px;outline:none;border:none;word-break:break-all;margin:0px;white-space:pre-wrap!important;line-height:1.2;color:rgb(0,0,0);font-style:normal;font-variant-ligatures:normal;font-variant-caps:normal;font-weight:400;letter-spacing:normal;text-align:-webkit-left;text-indent:0px;text-transform:none;word-spacing:0px;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><span><span style="outline:none;border:none;word-break:break-all;margin:0px;white-space:pre-wrap!important"># Shapiro-Wilk normality test
#
#data: y1.av$res
#W = 0.99736, p-value = 0.6338</span></span></pre>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">Obrigado,</font></p>
<p><font face="Courier New, Courier, monospace">Alexandre</font><br>
</p>
<pre cols="72">--
Alexandre dos Santos
Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology
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--</pre>
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