Diferença entre o teste de normalidade normalidade sobre a variável resposta e sobre a aov() dos dados em função da variável explicativa
Prezados Membro do R-br, Gostaria de saber a diferença entre realizar: 1) Análise de normalidade sobre a variável resposta x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6) y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5) y1.res<-y1-mean(y1) shapiro.test(y1.res) # Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.res #W = 0.99688, p-value = 0.4787 2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável explicativa y1.av<-aov(y1 ~ x) shapiro.test(y1.av$res) # Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.av$res #W = 0.99736, p-value = 0.6338 Obrigado, Alexandre -- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --
Boa tarde. Se eu entendi sua pergunta, não há diferença de normalidade. Os seus comandos do R mostram o teste de normalidade para a variável dependente (que é a variável resposta) e o teste de normalidade para outra variável, a independente (que é a variável explicativa). Não vejo diferença, é o mesmo teste para as suas variáveis. Espero ter lhe ajudado em algo. Att., Profa. Ana Em sex, 21 de ago de 2020 17:03, ASANTOS por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
Prezados Membro do R-br,
Gostaria de saber a diferença entre realizar:
1) Análise de normalidade sobre a variável resposta
x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6) y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5) y1.res<-y1-mean(y1) shapiro.test(y1.res)
# Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.res #W = 0.99688, p-value = 0.4787
2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável explicativa
y1.av<-aov(y1 ~ x) shapiro.test(y1.av$res)
# Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.av$res #W = 0.99736, p-value = 0.6338
Obrigado,
Alexandre
-- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --
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Olá, Alexandre Além do que já foi falado pela Profa. Ana, eu gostaria de salientar aqui que em análise de regressão, não é necessário analisar a normalidade da variável dependente, apenas dos resíduos. Atenciosamente, Rodrigo de Castro Ângelo Em sex., 21 de ago. de 2020 às 18:19, Ana Maria por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
Boa tarde. Se eu entendi sua pergunta, não há diferença de normalidade. Os seus comandos do R mostram o teste de normalidade para a variável dependente (que é a variável resposta) e o teste de normalidade para outra variável, a independente (que é a variável explicativa). Não vejo diferença, é o mesmo teste para as suas variáveis.
Espero ter lhe ajudado em algo.
Att., Profa. Ana
Em sex, 21 de ago de 2020 17:03, ASANTOS por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
Prezados Membro do R-br,
Gostaria de saber a diferença entre realizar:
1) Análise de normalidade sobre a variável resposta
x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6) y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5) y1.res<-y1-mean(y1) shapiro.test(y1.res)
# Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.res #W = 0.99688, p-value = 0.4787
2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável explicativa
y1.av<-aov(y1 ~ x) shapiro.test(y1.av$res)
# Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.av$res #W = 0.99736, p-value = 0.6338
Obrigado,
Alexandre
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Pesso@ll, Aproveitando o excelente "gancho" do Rodrigo, e abusando da nossa língua pátria que permite aproveitar a ambiguidade dela para a gente usar numa discussão, gostaria de contribuir nesta *trédi* com os seguintes argumentos: 1) A pergunta foi « … Gostaria de saber a diferença entre realizar:… » 2) A resposta dada por Ana Maria « Se eu entendi sua pergunta, não há diferença de normalidade. … » 3) Há diferenças entre realizar uma e outra operação 4) O Rodrigo apontou uma delas « … salientar aqui que em análise de regressão, não é necessário analisar a normalidade da variável dependente, apenas dos resíduos. … » Portanto, a diferença para p/OP Alexandre, é a seguinte: Além de ser desnecessário é conceitualmente *incorreto* realizar testes de normalidade em variáveis de regressões (e ANOVAs que são regressões lineares especializadas). Para uma apresentação mais aprofundada, vejam meu *post* nesta lista dia 27 de maio do corrente¹. HTH -- Cesar Rabak [1] infelizmente, o google ñ me deixa colocar um link para a mensagem aqui... On Fri, Aug 21, 2020 at 7:02 PM Rodrigo Ângelo por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Olá, Alexandre
Além do que já foi falado pela Profa. Ana, eu gostaria de salientar aqui que em análise de regressão, não é necessário analisar a normalidade da variável dependente, apenas dos resíduos.
Atenciosamente, Rodrigo de Castro Ângelo
Em sex., 21 de ago. de 2020 às 18:19, Ana Maria por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
Boa tarde. Se eu entendi sua pergunta, não há diferença de normalidade. Os seus comandos do R mostram o teste de normalidade para a variável dependente (que é a variável resposta) e o teste de normalidade para outra variável, a independente (que é a variável explicativa). Não vejo diferença, é o mesmo teste para as suas variáveis.
Espero ter lhe ajudado em algo.
Att., Profa. Ana
Em sex, 21 de ago de 2020 17:03, ASANTOS por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
Prezados Membro do R-br,
Gostaria de saber a diferença entre realizar:
1) Análise de normalidade sobre a variável resposta
x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6) y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5) y1.res<-y1-mean(y1) shapiro.test(y1.res)
# Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.res #W = 0.99688, p-value = 0.4787
2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável explicativa
y1.av<-aov(y1 ~ x) shapiro.test(y1.av$res)
# Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.av$res #W = 0.99736, p-value = 0.6338
Obrigado,
Alexandre
-- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --
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