Fernando, Concordo em relação a análise de correspondência (já havia feito). Havia feito também um biplot (que ficou inclusive mais informativo). O problema é que ela quer (por que quer) um p-value! Quanto as freq. absolutas vs. relativas, o que se pretende é eliminar a influência da abundância absoluta, dai a opção pela relativa em cada linha (ambiente). Ab, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Em 18 de outubro de 2011 09:47, Fernando Colugnati <fernando@ipti.org.br> escreveu:
Utilize a freqüência absoluta ao invés das relativas, deve ser isso que ela quer dizer. A estatística para marginais fixas (homogeneidade) ou não fixas (associação) é a mesma, vc não precisa fixar isso para o teste, na verdade isso está errado. Há o problema da dimensão tbm , mas uma Análise de Correspondência Simples desta tabela pode ajudar muito a entender a associação "evidenciada" pelo chi-quadrado....fora isso tem a famigerada partição do teste, mas não gosto muito.
Em 18 de outubro de 2011 10:35, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Pessoal,
Recorro aos mais especializados sobre a validade do teste qui-quadrado aplicados a uma tabela de contingência (dados e script abaixo).
Os dados são de freq. relativa (cada linha fecha em 100%) de 5 estágios vegetativos (Seedling, Infant, Juvenile, Imature e Adult) do palmito juçara em 4 ambientes (MAR, ECO, MEF e MAZ).
dad <- structure(list(Seedling = c(2.1664766249, 0.4830917874, 2.1466905188, 11.8236472946), Infant = c(53.2497149373, 55.0724637681, 65.831842576, 51.9038076152), Juvenile = c(33.7514253136, 33.8164251208, 26.4758497317, 28.0561122244), Imature = c(8.3238312429, 8.2125603865, 3.7567084079, 5.8116232465), Adult = c(2.5085518814, 2.4154589372, 1.7889087657, 2.4048096192)), .Names = c("Seedling", "Infant", "Juvenile", "Imature", "Adult"), class = "data.frame", row.names = c("MAR", "ECO", "MEF", "MAZ"))
chisq.test(dad, correct=F)$observed chisq.test(dad, correct=F)$expected chisq.test(dad, correct=F)
O objetivo da pesquisadora é saber se os ambientes podem ser considerados homogêneos (similares) ou não em relação as freq. dos estágios vegetativos. Havia aplicado o teste (foi significativo) e a pesquisadora comentou que ela havia lido que o teste do qui-quadrado não poderia ser aplicado em tabelas de contingência desse tipo.
Sugestões e indicação de testes alternativos são bem vindas.
Ab, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br 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 A.B. Colugnati Pesquisador Associado
Instituto de Pesquisas em Tecnologia e Inovação - IPTI Tel. 55 11 8704-9812 www.ipti.org.br fernando@ipti.org.br
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