ANOVA com proporções
Olá, Existe algum pacote no R para fazer ANOVA em experimentos onde a variável resposta é uma proporção [0;1]? Uma amiga minha tem uns dados de um experimento que são a proporção de tempo em que um camundongo ficou em uma determinada posição, de início pensei em regressão beta (package betareg) mas não sei se esta é a solução mais correta. Leonard
Leonard, Não sei se é o que deseja… mas dê uma olhada no pacote “car” Att. Thales Em 12/05/2014, à(s) 22:17, Leonard de Assis <assis.leonard@gmail.com> escreveu:
Olá,
Existe algum pacote no R para fazer ANOVA em experimentos onde a variável resposta é uma proporção [0;1]?
Uma amiga minha tem uns dados de um experimento que são a proporção de tempo em que um camundongo ficou em uma determinada posição, de início pensei em regressão beta (package betareg) mas não sei se esta é a solução mais correta.
Leonard _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Você pode considerar que y: proporção de tempo é uma beta, uma simples, etc, o meu colega Wagner Bonat publicou na RBE o seguinte artigo tratando do tema. Bonat, W. H., Ribeiro Jr, P. J., & Zeviani, W. M. (2012). Regression models with responses on the unity interval: specification, estimation and comparison. Revista Brasileira de Biometria, 30(4), 415–431. jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v30/v30_n4/indice_v30_n4.php Além das distribuições para variáveis aleatórias no (0,1) você pode aplicar uma transformação para levar ao domínio real. Essas transformações são da família "ito": logito, probito, cauchito, etc. Na escala real você assumir que é normal e analisar com lm() por exemplo. Não deixe de verificar os pressupostos, claro. Se as proporções observadas não ocupam os extremos do intervalo (0,1), fiquem entre 0.3 e 0.7, pode-se ter ainda verificação dos pressupostos mesmo sem transformar, mas não necessariamente isso garante predições dentro do (0,1). À disposição. Walmes.
Tô lendo aqui o artigo, acho que resolve Valeu From: R-br [mailto:r-br-bounces@listas.c3sl.ufpr.br] On Behalf Of walmes . Sent: Monday, May 12, 2014 5:42 PM To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] ANOVA com proporções Você pode considerar que y: proporção de tempo é uma beta, uma simples, etc, o meu colega Wagner Bonat publicou na RBE o seguinte artigo tratando do tema. Bonat, W. H., Ribeiro Jr, P. J., & Zeviani, W. M. (2012). Regression models with responses on the unity interval: specification, estimation and comparison. Revista Brasileira de Biometria, 30(4), 415–431. jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v30/v30_n4/indice_v30_n4.php <http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v30/v30_n4/indice_v30_n4.php> Além das distribuições para variáveis aleatórias no (0,1) você pode aplicar uma transformação para levar ao domínio real. Essas transformações são da família "ito": logito, probito, cauchito, etc. Na escala real você assumir que é normal e analisar com lm() por exemplo. Não deixe de verificar os pressupostos, claro. Se as proporções observadas não ocupam os extremos do intervalo (0,1), fiquem entre 0.3 e 0.7, pode-se ter ainda verificação dos pressupostos mesmo sem transformar, mas não necessariamente isso garante predições dentro do (0,1). À disposição. Walmes.
participantes (3)
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Leonard de Assis -
Tropidurus Torquatus -
walmes .