comparação de médias - problema com os pressupostos

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)

Nunca tentei transformação de box-cox pelo MASS, sempre uso o car e funciona muito bem. Tenho um script genérico bem simples que peguei de um exemplo da internet, dá pra adaptar e tentar por ele. # Box Cox Method, univariate (y^lambda-1)/lambda library(car) m0 <- lm(cycles ~ len + amp + load, Wool) plot(m0, which=2) # Box Cox Method, univariate p1 <- powerTransform(m0) summary(p1) # fit linear model with transformed response: coef(p1, round=TRUE) summary(m1 <- lm(bcPower(cycles, p1$roundlam) ~ len + amp + load, Wool)) plot(m1, which=2) Em 26 de outubro de 2016 21:59, Maurício Lordêlo via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
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)
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-- Graciliano Galdino A. dos Santos Biólogo Doutorando em Ciências Florestais - PPGCF Universidade Federal Rural da Amazônia - UFRA

Maurício, Toda vez que você tem "comparação de médias" e "pressupostos" é necessário pensar no objetivo da comparação: - Você está usando um teste de médias para testar parametricamente se as distribuições podem ser consideradas iguais ou não, ou; - você está querendo testar as médias e fazer uso o CLT para que o teste tenha robustez estatística? Se você pensa em usar uma transformação (você citou Box-Cox) então a nova pergunta é você quer testar as distribuições, e aí os testes teriam que ser nos parâmetros transformada B-C (que além de uma medida de tendência central e dispersão ter um parâmetro a mais) e quais os pressupostos para testes dessa(s) distribuição(ões), ou se você continua interessado somente nas médias: por que transformar? HTH -- Cesar Rabak 2016-10-26 22:59 GMT-02:00 Maurício Lordêlo via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
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"))
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