
Boa noite, 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? Script dados<-read.table("final.txt", h=T) dados names(dados) attach(dados) head(dados) dim(dados) Transformação Box-Cox require(MASS) library(MASS) motil Trat boxcox(motil+0.01~Trat, data=dados) lambida=0.35 motili=(motil^(0.39) - 1)/0.39 motili plot(motil~Trat) plot(motili~Trat) anava <- aov(motili ~ Trat, data = dados) plot(anava) shapiro.test(anava$res)

Esqueci de falar, é um experimento com dois fatores (dilui e osm) e com um tratamento adicional Em 15 de agosto de 2011 18:25, Adriano Carvalho Costa < acarvalhocosta@gmail.com> escreveu:
Boa noite,
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?
Script
dados<-read.table("final.txt", h=T) dados names(dados) attach(dados) head(dados) dim(dados) Transformação Box-Cox require(MASS) library(MASS) motil Trat boxcox(motil+0.01~Trat, data=dados) lambida=0.35 motili=(motil^(0.39) - 1)/0.39 motili plot(motil~Trat) plot(motili~Trat) anava <- aov(motili ~ Trat, data = dados) plot(anava) shapiro.test(anava$res)

Adriano, No seu *.txt o fator Trat é númerico. Você converteu para fator para rodar as análises? No seu script não tem conversão. Outro ponto é que sua variável motil tem cara de ser uma porcentagem, números multiplos de 5 entre 0 e 100, o que sugere um número de 20 ensaios bernoulli. Se for o caso, poderia-se usar glm binomial. A sua variável quali parece ser nota numa escala de 6 níveis (0 à 6) e que por essa característica pode não atender os pressupostos da anova. Para tornar seu realmente código reproduzível (sem etapa de download), envie o dput() dos dados (poucos dados), ou hospede os dados passando o link (muitos dados), e não dados em anexo. Veja o guia de postagem (rodapé da mensagem) para instruções de como enviar dados. À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

Walmes, o Trat são todos os tratamentos que eu tenho, no caso todas as combinações possiveis mais o adicional. A variavel resposta motilidade realmente esta em porcentagem com escalas que mudam de 5 em 5 , e vai de 0 a 100 e a varial quali tem 6 niveis de 0 a 6 mesmo. Em 15 de agosto de 2011 19:02, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Adriano,
No seu *.txt o fator Trat é númerico. Você converteu para fator para rodar as análises? No seu script não tem conversão. Outro ponto é que sua variável motil tem cara de ser uma porcentagem, números multiplos de 5 entre 0 e 100, o que sugere um número de 20 ensaios bernoulli. Se for o caso, poderia-se usar glm binomial. A sua variável quali parece ser nota numa escala de 6 níveis (0 à 6) e que por essa característica pode não atender os pressupostos da anova. Para tornar seu realmente código reproduzível (sem etapa de download), envie o dput() dos dados (poucos dados), ou hospede os dados passando o link (muitos dados), e não dados em anexo. Veja o guia de postagem (rodapé da mensagem) para instruções de como enviar dados.
À disposição. Walmes.
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Walmes, muito obrigado pela orientação, Dados http://www.datafilehost.com/download-d2b09ba3.html. Nunca trabalhei com glm, como posso continuar a análise. Obrigado! Em 15 de agosto de 2011 19:18, Adriano Carvalho Costa < acarvalhocosta@gmail.com> escreveu:
Walmes, o Trat são todos os tratamentos que eu tenho, no caso todas as combinações possiveis mais o adicional.
A variavel resposta motilidade realmente esta em porcentagem com escalas que mudam de 5 em 5 , e vai de 0 a 100 e a varial quali tem 6 niveis de 0 a 6 mesmo.
Em 15 de agosto de 2011 19:02, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Adriano,
No seu *.txt o fator Trat é númerico. Você converteu para fator para rodar as análises? No seu script não tem conversão. Outro ponto é que sua variável motil tem cara de ser uma porcentagem, números multiplos de 5 entre 0 e 100, o que sugere um número de 20 ensaios bernoulli. Se for o caso, poderia-se usar glm binomial. A sua variável quali parece ser nota numa escala de 6 níveis (0 à 6) e que por essa característica pode não atender os pressupostos da anova. Para tornar seu realmente código reproduzível (sem etapa de download), envie o dput() dos dados (poucos dados), ou hospede os dados passando o link (muitos dados), e não dados em anexo. Veja o guia de postagem (rodapé da mensagem) para instruções de como enviar dados.
À disposição. Walmes.
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Em 15/8/2011 19:22, Adriano Carvalho Costa escreveu:
Walmes, muito obrigado pela orientação, Dados http://www.datafilehost.com/download-d2b09ba3.html.
Nunca trabalhei com glm, como posso continuar a análise.
Os dados colocados nesse servidor são os mesmos que os anteriormente anexados. Você tem 217 casos e 31 tratamentos mais seis níveis (que são fatores também?) na variável quali? -- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/

Os seus dados têm uma distribuição assimétrica se descontarmos a grande frequência na classe (0;10], ou melhor dizendo ela me parece uma mistura de duas distribuições. Qual é o pressuposto científico (não estatístico) que lhe motivou a tenta a transf. Box-Cox? Em 15/8/2011 18:25, Adriano Carvalho Costa escreveu:
Boa noite, 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? Script dados<-read.table("final.txt", h=T) dados names(dados) attach(dados) head(dados) dim(dados) Transformação Box-Cox require(MASS) library(MASS) motil Trat boxcox(motil+0.01~Trat, data=dados) lambida=0.35 motili=(motil^(0.39) - 1)/0.39 motili plot(motil~Trat) plot(motili~Trat) anava <- aov(motili ~ Trat, data = dados) plot(anava) shapiro.test(anava$res)
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Cezar, utilizei box-cox, pois ela já resolveu algumas vezes. Obrigado!! Em 15 de agosto de 2011 19:06, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Os seus dados têm uma distribuição assimétrica se descontarmos a grande frequência na classe (0;10], ou melhor dizendo ela me parece uma mistura de duas distribuições.
Qual é o pressuposto científico (não estatístico) que lhe motivou a tenta a transf. Box-Cox?
Em 15/8/2011 18:25, Adriano Carvalho Costa escreveu:
Boa noite, Estou com a base de dados acima e estou fazendo transformação box-cox e os dados não atenderam a distribuição normal, voces tem alguma rotina de análise não paramétrica? Script dados<-read.table("final.txt", h=T) dados names(dados) attach(dados) head(dados) dim(dados) Transformação Box-Cox require(MASS) library(MASS) motil Trat boxcox(motil+0.01~Trat, data=dados) lambida=0.35 motili=(motil^(0.39) - 1)/0.39 motili plot(motil~Trat) plot(motili~Trat) anava <- aov(motili ~ Trat, data = dados) plot(anava) shapiro.test(anava$res)
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