Pesso@ll,
Aproveitando o excelente "gancho" do Rodrigo, e abusando da nossa língua pátria que permite aproveitar a ambiguidade dela para a gente usar numa discussão, gostaria de contribuir nesta trédi com os seguintes argumentos:

1) A pergunta foi « … Gostaria de saber a diferença entre realizar:… »
2) A resposta dada por Ana Maria « Se eu entendi sua pergunta, não há diferença de normalidade. … »
3) Há diferenças entre realizar uma e outra operação
4) O Rodrigo apontou uma delas « … salientar aqui que em análise de regressão, não é necessário analisar a normalidade da variável dependente, apenas dos resíduos. … »

Portanto, a diferença para p/OP Alexandre, é a seguinte:

Além de ser desnecessário é conceitualmente incorreto realizar testes de normalidade em variáveis de regressões (e ANOVAs que são regressões lineares especializadas).

Para uma apresentação mais aprofundada, vejam meu post nesta lista dia 27 de maio do corrente¹.

HTH
--
Cesar Rabak

[1] infelizmente, o google ñ me deixa colocar um link para a mensagem aqui...

On Fri, Aug 21, 2020 at 7:02 PM Rodrigo Ângelo por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Olá, Alexandre

Além do que já foi falado pela Profa. Ana, eu gostaria de salientar aqui que em análise de regressão, não é necessário analisar a normalidade da variável dependente, apenas dos resíduos.

Atenciosamente,
Rodrigo de Castro Ângelo


Em sex., 21 de ago. de 2020 às 18:19, Ana Maria por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
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).
Não vejo diferença, é o mesmo teste para as suas variáveis. 

Espero ter lhe ajudado em algo.

Att.,
Profa. Ana

Em sex, 21 de ago de 2020 17:03, ASANTOS por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

Prezados Membro do R-br,

Gostaria de saber a diferença entre realizar:

1) Análise de normalidade sobre a variável resposta

x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6)
y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5)
y1.res<-y1-mean(y1)
shapiro.test(y1.res)

#	Shapiro-Wilk normality test
#
#data:  y1.res
#W = 0.99688, p-value = 0.4787

2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável explicativa

y1.av<-aov(y1 ~ x)
shapiro.test(y1.av$res)

#	Shapiro-Wilk normality test
#
#data:  y1.av$res
#W = 0.99736, p-value = 0.6338

Obrigado,

Alexandre

-- 
Alexandre dos Santos
Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology
Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres
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