Para validar a ANOVA, análise de resíduos: Considerando um delineamento inteiramente casualizado. #### HOMOCEDASTICIDADE boxplot(modelo$res ~ d$trat, ylab='Residuals') ### Gráfico de dispersão dos resíduos vs tratamento plot.default(d$trat, mod1$res, ylab='Residuals', xlab='Tratamento',col='darkblue',cex=.75,pch=16) #### Testando Homocedasticidade # H0: As variâncias são comuns # H1: As variâncias não são comuns bartlett.test(modelo1$res, d$trat) #### NORMALIDADE DOS RESÍDUOS hist(modelo$res,prob=T,main='',ylab='',xlab='',bg='white',border='seagreen',breaks='FD',axes=F) axis(1) rug(modelo$res,col='seagreen') lines(density(modelo$res),col='red') stem(modelo$res) qqnorm(modelo$res,ylab='Residuals',col='darkblue',pch=16) qqline(modelo$res,col='red') ## Teste de Normalidade # H0:Os resíduos seguem distribuição Normal # H1:Os resíduos NÃO seguem distribuição Normal shapiro.test(modelo$res) ###### INDEPENDÊNCIA DOS RESÍDUOS par(mfrow=c(1,2)) plot(modelo$fit, modelo$res, ylab='Residuals', xlab='Fitted Values',col='darkblue',cex=.75,pch=16) title('Residual vs Fitted Values') plot(modelo$fit, order(modelo$res), ylab='Residuals', xlab='Fitted Values',col='darkblue',cex=.75,pch=16) title('Residual vs Fitted Values') ####### VERIFICAÇÃO DE OUTLIERS par(mfrow=c(2,2)) plot(modelo) names(anova(modelo)) var <- anova(modelo)$Mean[2] var res <- modelo$res resd <- (res/sqrt(var)) boxplot(resd,col='darkblue',pch=16) plot.default(d$trat,resd,xlab='Tratamento',pch=16,type='p',col='red') title('Standard Residuals') On 18-03-2015 16:36, Fernando Antonio de souza wrote:
Caros amigos,
Estou analisando dados que comparam diferentes metodologias. Os dados referem a medidas de áreas de olho de lombo e estou comparando 4 metodologias utilizadas para medila (controle, A, B, C). Eu realizei a anova e utilizei o teste de dunnet para fazer as comparações dos tratamento com o grupo controle.
Gostaria de saber quais avaliações estatísticas a mais eu posso fazer para melhorar esta análise? Quais análises de resíduos eu posso utilizar?
abçs
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