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.
Genotipo
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)
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 pro
Seguindo a proposta do gilson, apos rodar o modelo utilizando aov ou lm veja a
distribuição dos residuos graficamente através da função qqp do pacote CAR
qqp(rstandard(modelo.lm),"norm")
A função mostra um gráfico quantile-quantile da distribuição normal com uma
banda de confiança 95% o que dá m
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 03:51,
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> esc
Prezados,
Estou tentando representar uma matriz de correlação e não consigo inserir o
valor do coeficiente R e o valor P, ou a significância no mesmo plot.
Gostaria que a metade superior (upper) mostrasse o R e a de baixo (lower) a
significância.
Não sei mexer muito com o corrplot.mixed.
O má
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. Co
Prezados,
Estou tentando representar uma matriz de correlação e não consigo inserir o
valor do coeficiente R e o valor P, ou a significância no mesmo plot.
Gostaria que a metade superior (upper) mostrasse o R e a de baixo (lower) a
significância.
Não sei mexer muito com o corrplot.mixed.
O má
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