Fantástico codigo Fernando vou usar com certeza. Me tire uma dúvida: meu data set tem bastante Missing, eu devo removê-los antes de verificar a normalidade ou a função em si já trata isso ? Em 6 de maio de 2016 09:12, Elias Carvalho <ecacarva@gmail.com> escreveu:

Bom dia Pessoal

Eu tenho o seguinte data frame:

'data.frame': 1999 obs. of 14 variables: $ AGE: int 21 31 44 46 49 50 52 64 23 33 ... $ PHA: Factor w/ 2 levels "NO","YES": 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ... $ SMK: Factor w/ 2 levels "NO","YES": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ ALC: Factor w/ 2 levels "NO","YES": 1 1 1 1 1 NA 2 NA 1 NA ...

E preciso rodar uma rotina para verificar a normalidade de cada variável de uma só vez, então fiz assim (ps: me perdoem o 'for' eu sou programador das antigas e ainda estou aprendendo a user os ...apply):

for (x in 1:length(names(data)))* # vai de 1 a 4 passando por todas as variáveis * { * # Insere o nome da variável em uma matriz* commandP <- paste("nmatrix[",x,",1] <- names(data)[x]", sep="") eval(parse(text=commandP)) * # aplicar apenas para variaveis continuas* * if (!is.factor(data$names(data)[x])) * { *# na coluna 2 da matriz insere valores referente a skewness* commandP <- paste("nmatrix[",x,",2] <- round(skewness(data$", names(data)[x],"),2)", sep="") eval(parse(text=commandP)) *# na coluna3 da matriz insere valores referente a kurtosis* commandP <- paste("nmatrix[",x,",3] <- round(kurtosis(data$", names(data)[x],"),2)", sep="") eval(parse(text=commandP)) * # gera um histograma para cada variável* já com par(mfrow...) calculado de acordo com o # numero de variáveis commandP <- paste("hist(data$", names(data)[x],")", sep="") eval(parse(text=commandP)) *# gera um gráfico de quartil para cada variável já com par(mfrow...) calculado de * * # acordo **com a quantidade de variáveis* commandP <- paste("qqnorm(data$", names(data)[x],")", sep="") eval(parse(text=commandP)) * # Insere a linha no gráfico * commandP <- paste("abline(0,1)", sep="") eval(parse(text=commandP)) }

O Resultado que quero parecido com o abaixo, mas para todas as variáveis:

nmatrix [,1] [,2] [,3] [1,] "AGE" "-0.13" "2.28"

​

O meu problema é na linha if (!is.factor(data$names(data)[x])) que identifica todas as variáveis como caracter, o que não está errado, pois pega por exemplo "AGE" e então sempre retorna falso e na verdade eu queria algo como "!is.factor(data$AGE), !is.factor(data$SMK)....

ou se alguem conhecer um pacote que faça isso de maneira mais fácil agradeço a sugestão

Obrigado -

Elias <http://lattes.cnpq.br/4248328961021251>

-- Best regards... 8^) “The mind that is open to new ideas never come back to its original size” *Albert Einstein* -- Obrigado Elias

Elias, Embora atrasado, quero propor-lhe uma abordagem mais adequada, que é *não faça isso*. Eu já expus em outras trédis desta lista as razões apresentadas por pesquisadores hodiernos das razões porque esse teste /a priori/ é inapropriado. Faço um breve resumo: 1) do ponto de vista numérico, os testes são ou insensíveis para amostras pequenas ou excessivamente sensíveis para amostras de moderadas a grandes. 2) Ao realizar um teste antes dos outros que lhe servirão para testar alguma(s) hipótese(s) você está diminuindo a potência do segundo (o problema das múltiplas comparações). 3) O importante sobre as variáveis é processo que as geram e a análise que você venha a fazer com elas, no caso de regressões ou suas primas-irmãs ANOVA e assemelhados, o importante é que os *resíduos* mostrem normalidade, as variáveis podem ter quaisquer distribuições e ainda ser apropriadamente analisadas. HTH 2016-05-06 9:12 GMT-03:00 Elias Carvalho <ecacarva@gmail.com>:

Bom dia Pessoal

Eu tenho o seguinte data frame:

'data.frame': 1999 obs. of 14 variables: $ AGE: int 21 31 44 46 49 50 52 64 23 33 ... $ PHA: Factor w/ 2 levels "NO","YES": 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ... $ SMK: Factor w/ 2 levels "NO","YES": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ ALC: Factor w/ 2 levels "NO","YES": 1 1 1 1 1 NA 2 NA 1 NA ...

E preciso rodar uma rotina para verificar a normalidade de cada variável de uma só vez, então fiz assim (ps: me perdoem o 'for' eu sou programador das antigas e ainda estou aprendendo a user os ...apply):

for (x in 1:length(names(data)))* # vai de 1 a 4 passando por todas as variáveis * { * # Insere o nome da variável em uma matriz* commandP <- paste("nmatrix[",x,",1] <- names(data)[x]", sep="") eval(parse(text=commandP)) * # aplicar apenas para variaveis continuas* * if (!is.factor(data$names(data)[x])) * { *# na coluna 2 da matriz insere valores referente a skewness* commandP <- paste("nmatrix[",x,",2] <- round(skewness(data$", names(data)[x],"),2)", sep="") eval(parse(text=commandP)) *# na coluna3 da matriz insere valores referente a kurtosis* commandP <- paste("nmatrix[",x,",3] <- round(kurtosis(data$", names(data)[x],"),2)", sep="") eval(parse(text=commandP)) * # gera um histograma para cada variável* já com par(mfrow...) calculado de acordo com o # numero de variáveis commandP <- paste("hist(data$", names(data)[x],")", sep="") eval(parse(text=commandP)) *# gera um gráfico de quartil para cada variável já com par(mfrow...) calculado de * * # acordo **com a quantidade de variáveis* commandP <- paste("qqnorm(data$", names(data)[x],")", sep="") eval(parse(text=commandP)) * # Insere a linha no gráfico * commandP <- paste("abline(0,1)", sep="") eval(parse(text=commandP)) }

O Resultado que quero parecido com o abaixo, mas para todas as variáveis:

nmatrix [,1] [,2] [,3] [1,] "AGE" "-0.13" "2.28"

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O meu problema é na linha if (!is.factor(data$names(data)[x])) que identifica todas as variáveis como caracter, o que não está errado, pois pega por exemplo "AGE" e então sempre retorna falso e na verdade eu queria algo como "!is.factor(data$AGE), !is.factor(data$SMK)....

ou se alguem conhecer um pacote que faça isso de maneira mais fácil agradeço a sugestão

Obrigado -

Elias <http://lattes.cnpq.br/4248328961021251>

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