Olá Felipe, obrigadopor me responder Mas não é exatamente isso que eu tinha em mente quando levantei a questão. O que você me enviou foi a análise de resíduos básica de uma análise de variância. A minha questão não é essa.
Eu quero validar os dados de uma nova metologolia (C) em relação as outras 3 metodologias existentes (controle, A e B). Eu fiz a analise de variância e comparação de médias com o controle pelo teste de Dunnet Eu quero saber se para validar há alguma outra estatístistica a mais ou somente essa comparação basta. O meu objetivo é mostrar que a metodologia C fornece resultados iguais ou melhores que os métodos existentes abçs Em 19 de março de 2015 13:17, Felipe <[email protected]> escreveu: > Para validar a ANOVA, análise de resíduos: > Considerando um delineamento inteiramente casualizado. > > #### HOMOCEDASTICIDADE > > boxplot(modelo$res ~ d$trat, ylab='Residuals') > ### Gráfico de dispersão dos resíduos vs tratamento > plot.default(d$trat, mod1$res, ylab='Residuals', > xlab='Tratamento',col='darkblue',cex=.75,pch=16) > #### Testando Homocedasticidade > # H0: As variâncias são comuns > # H1: As variâncias não são comuns > bartlett.test(modelo1$res, d$trat) > > #### NORMALIDADE DOS RESÍDUOS > > hist(modelo$res,prob=T,main='',ylab='',xlab='',bg='white',border='seagreen',breaks='FD',axes=F) > axis(1) > rug(modelo$res,col='seagreen') > lines(density(modelo$res),col='red') > > stem(modelo$res) > > qqnorm(modelo$res,ylab='Residuals',col='darkblue',pch=16) > qqline(modelo$res,col='red') > ## Teste de Normalidade > # H0:Os resíduos seguem distribuição Normal > # H1:Os resíduos NÃO seguem distribuição Normal > shapiro.test(modelo$res) > > > ###### INDEPENDÊNCIA DOS RESÍDUOS > par(mfrow=c(1,2)) > plot(modelo$fit, modelo$res, ylab='Residuals', xlab='Fitted > Values',col='darkblue',cex=.75,pch=16) > title('Residual vs Fitted Values') > > plot(modelo$fit, order(modelo$res), ylab='Residuals', xlab='Fitted > Values',col='darkblue',cex=.75,pch=16) > title('Residual vs Fitted Values') > > ####### VERIFICAÇÃO DE OUTLIERS > par(mfrow=c(2,2)) > plot(modelo) > > names(anova(modelo)) > var <- anova(modelo)$Mean[2] > var > res <- modelo$res > resd <- (res/sqrt(var)) > boxplot(resd,col='darkblue',pch=16) > plot.default(d$trat,resd,xlab='Tratamento',pch=16,type='p',col='red') > title('Standard Residuals') > > > > > On 18-03-2015 16:36, Fernando Antonio de souza wrote: > > Caros amigos, > > Estou analisando dados que comparam diferentes metodologias. Os dados > referem a medidas de áreas de olho de lombo e estou comparando 4 > metodologias utilizadas para medila (controle, A, B, C). Eu realizei a > anova e utilizei o teste de dunnet para fazer as comparações dos tratamento > com o grupo controle. > > Gostaria de saber quais avaliações estatísticas a mais eu posso fazer > para melhorar esta análise? Quais análises de resíduos eu posso utilizar? > > abçs > > -- > ======================================================================= > Fernando Souza > Zootecnista, DSc. Produção Animal > celular: (+55) 82 8113-8781 > e-mail:[email protected] > https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ > ======================================================================== > > > _______________________________________________ > R-br mailing > [email protected]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. > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > 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. > -- ======================================================================= Fernando Souza Zootecnista, DSc. Produção Animal celular: (+55) 82 8113-8781 e-mail:[email protected] https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ ========================================================================
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