Caros, Preciso fazer um teste de comparação de médias mas estou tendo problemas com os pressupostos. Tentei uma transformação Box Cox mas não consegui êxito. Alguma sugestão? Fenois = c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067, 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151, 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731, 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571, 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681) Cor = factor(c(rep("ambar",6),rep("ambar_claro",3),rep("ambar",6),rep("ambar_claro",6),rep("branco",6), rep("extra_ambar_claro",3),rep("branco",3))) Fenois; Cor boxplot(Fenois~Cor,ylab=expression(paste("Fenois"," ","(",mg," ",kg^-1,")")), xlab="cor",names=c("Âmbar", "Âmbar Claro", "Branco", "Extra Âmbar Claro")) tapply(Fenois, Cor, mean) tapply(Fenois, Cor, sd) tapply(Fenois, Cor, var) #Teste de homogeneidade de variâncias bartlett.test(Fenois ~ Cor) #Gráficos para avaliar a variável resposta qqnorm(Fenois) qqline(Fenois) hist(Fenois) boxplot(Fenois) #Transformação Box-Cox require(MASS) boxcox(Fenois~Cor, lambda = seq(-2, 2, 1/10)) boxcox(Fenois~Cor, lambda = seq(0.5, 1.5, 1/100)) #Optando por lambda = 0.6 Fenois2 = ((Fenois^0.6) - 1)/0.6 par(mfrow=c(1,2)) boxplot(Fenois~Cor,ylab=expression(paste("Fenois"," ","(",mg," ",kg^-1,")")), xlab="cor",names=c("Âmbar", "Âmbar Claro", "Branco", "Extra Âmbar Claro")) boxplot(Fenois2~Cor,ylab=expression(paste("Fenois"," ","(",mg," ",kg^-1,")")), xlab="cor",names=c("Âmbar", "Âmbar Claro", "Branco", "Extra Âmbar Claro")) bartlett.test(Fenois2 ~ Cor)