Colegas,

Estamos com um conjunto de dados que viola pressuposições da ANOVA,
principalmente a normalidade. Eu já li, por diversas vezes, que essa violação
pode não ser tão danosa assim, devido a robustez do teste.

Por favor, tire um tempo para ver os resultados e depois peço uma ajuda.

Genotipo e Isolado são fatores
Area está em centímetros quadrados

> leveneTest(Area ~ Genotipo*Isolado, data = cerato.desc)
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
       Df F value    Pr(>F)   
group  41  3.4755 4.718e-08 ***
      126                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>

cat("Normality p-values by Factor Genotipo: ")
for (i in unique(factor(cerato.desc$Genotipo))){
  cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Genotipo==i, ]$Area)$p.value," ")
}
7.074459e-10  3.200422e-06

#Shapiro-Wilk normality tests by Isolado
for (i in unique(factor(cerato.desc$Isolado))){
  cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Isolado==i, ]$Area)$p.value," ")
}
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

> bartlett.test(Area~Genotipo,data = cerato.desc )

        Bartlett test of homogeneity of variances

data:  Area by Genotipo
Bartlett's K-squared = 19.769, df = 1, p-value = 8.738e-06

> bartlett.test(Area~Isolado,data = cerato.desc )

        Bartlett test of homogeneity of variances

data:  Area by Isolado
Bartlett's K-squared = 171.26, df = 20, p-value < 2.2e-16

A pergunta é: mesmo com esses resultados eu poderia afirmar que o teste, neste
caso, será robusto o suficiente para essas violações?

Obrigado!

--
Marcelo
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