Esqueci de falar, é um experimento com dois fatores (dilui e osm) e com um tratamento adicional<br><br>
<div class="gmail_quote">Em 15 de agosto de 2011 18:25, Adriano Carvalho Costa <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:acarvalhocosta@gmail.com">acarvalhocosta@gmail.com</a>&gt;</span> escreveu:<br>
<blockquote style="BORDER-LEFT: #ccc 1px solid; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; PADDING-LEFT: 1ex" class="gmail_quote">
<div>Boa noite, </div>
<div> </div>
<div>Estou com a base de dados acima e estou fazendo transformação box-cox e os dados não atenderam a distribuição normal, voces tem alguma rotina de análise não paramétrica?</div>
<div> </div>
<div>Script</div>
<div> </div>
<div>dados&lt;-read.table(&quot;final.txt&quot;, h=T)<br>dados<br>names(dados)<br>attach(dados)<br>head(dados) <br>dim(dados)</div>
<div>Transformação Box-Cox<br>require(MASS) <br>library(MASS)<br>motil<br>Trat<br>boxcox(motil+0.01~Trat, data=dados)<br></div>
<div>lambida=0.35<br></div>
<div>motili=(motil^(0.39) - 1)/0.39 <br>motili</div>
<div>plot(motil~Trat)</div>
<div>plot(motili~Trat)</div>
<div>anava &lt;- aov(motili ~ Trat, data = dados) <br>plot(anava) <br>shapiro.test(anava$res) <br></div></blockquote></div><br>