Ivan Uma utra forma de pensar nisto e que explica a recomendacao usual é um ajuste sequencial. O linear melhora om relacao a media geral? a seguir, o quadratico em relacao ao linear e assim por diante portanto, mesmo que o SQ do quadratico seja menor que a do linear (ou o p-valor seja menor) ele ainda é significativo. Portanto, o ajuste nao é um campeonato de p-valores ou SQ, mas sim que cada termo acrescenta algo significativo em relacao ao modelo mais simples anterior Em Dom, 2011-10-23 às 12:22 -0700, Ivan Bezerra Allaman escreveu:
Bom tarde senhores!!
Me deparei com uma situação que em outrora não havia questionado tal situação, seguindo então o que a literatura indicava. A situação ao qual me refiro, é que ao desdobrar a soma de quadrados de regressão em termos lineares, quadráticos e cúbicos, os três termos foram significativos.
FATORES GL SQ QM F value p value Silag:ordered(Tempo):FosForm11.L 1 16.26 16.26 33.97 0.0000 Silag:ordered(Tempo):FosForm11.Q 1 0.22 0.22 0.46 0.5000
Silag:ordered(Tempo):FosForm11.C 1 10.51 10.51 21.96 0.0000 Residuals 108 51.68 0.48
A literatura nos recomenda escolher o termo significativo de maior grau. Sinceramente, ao pararmos para pensar, porque não escolher o termo com a maior SQ, no caso de significância é claro dos dois termos? Afinal, o SQ nos informa o quanto da variação se deve aquele fator não? Esse pensamento, podemos ter no caso de um cálculo a mão certo! Mais hoje em dia, em que temos o valor do "p value", não seria mais prudente escolhermos o termo com o maior "p value"? que consequentemente, é claro, terá o maior SQ?
Gostaria de saber a opinião dos colegas a respeito disso.
Abraço a todos!
(S,f,P) Allaman
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