Embora chegando atrasado a esta discussão, gostaria de contribuir com
algumas informações.
Primeiramente, uma questão de conceito: há uma certa confusão na
literatura, especialmente quando ela é ligada a algum manual de SW recente
a respeito da "premissa de normalidade" numa ANOVA.
Não é
Na minha busca por informação (para o meu conhecimento, mesmo) a respeito do
tema, recebi a inestimável ajuda de vocês e também encontrei algumas coisas na
internet.
Daquilo que encontrei na net, eis um artigo que achei interessante:
Eu transformaria. Usaria a transformação Box Cox que resolve a maioria dos
casos em que tive trabalhando.
Em sex, 22 de mar de 2019 às 22:37, Diego Vieira
escreveu:
> Observe que o gráfico de homocedasticidade possui uma tendência nítida de
> cone, característico de heterocedasticidade (os
Observe que o gráfico de homocedasticidade possui uma tendência nítida de
cone, característico de heterocedasticidade (os livros de estatística
mostram essa tendência). O de normalidade me parece não apresentar
normalidade, apenas os resíduos do meio estão concentrados, as pontas estão
bastante
Concordo com as opções apresentadas. Alem disso, é natural que sem
interação a homocedasticidade possa apresentar resultados diferentes
daquelas expostas quando rodou os dados com a interação.
A estatística não parametrica, nestes casos, é a melhor opção, dado os
problemas de homocedasticidade.
Concordo com o Fernando Sousa, é a melhor opção. Normalidade pode até
deixar de ser atendida, desde que não seja exagerada, mas homocedasticidade
não. Alguns autores usam a gls para “fugir” desse problema.
Em sáb, 2 de mar de 2019 às 18:19, Fernando Souza por (R-br) <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
tente rodar usando a abordagem generalisada implementada na função gls do
pacote nlme.
nela é possivel afrouxar o pressuposto de homocedasticidade exigido pela
função lm,aov, através do argumento weights
der uma olhada no manual
Em sáb, 2 de mar de 2019 5:56 PM, Marcelo Laia On 02/03/19 at
Marcelo,
Neste caso, verificando a análise gráfica, não acho que a normalidade foi
um problema. Consideraria o gráfico robusto o suficiente para assumir que a
maioria dos dados tiveram tendência de normalidade. Portanto, justificaria
a não transformação.
No entanto, a homocedasticidade foi um
Prezado, Marcelo
Faça uma análise gráfica da dispersão dos resíduos, via função lm.
Alguns testes de normalidade podem sugerir não normalidade. Porém, em
alguns casos, somente alguns dados desviaram da "reta da normal".
Exemplo:
Analise <- lm (area ~ genotipo, data = cerato.dsc)
Plot (Analise)
Prezado, Marcelo
Faça uma análise gráfica da dispersão dos resíduos, via função lm.
Alguns testes de normalidade podem sugerir não normalidade. Porém, em
alguns casos, somente alguns dados desviaram da "reta da normal".
Exemplo:
Analise <- lm (area ~ genotipo, data = cerato.dsc)
Plot (Analise)
Colegas,
Estamos com um conjunto de dados que viola pressuposições da ANOVA,
principalmente a normalidade. Eu já li, por diversas vezes, que essa violação
pode não ser tão danosa assim, devido a robustez do teste.
Por favor, tire um tempo para ver os resultados e depois peço uma ajuda.
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