dados desbalanceados
Boa noite, Estou trabalhando em uma pesquisa, onde os dados estão desbalaceados, ou seja, dentro das repetições existem muitas espécies que morreram e também existem repetições que não há nenhum indivíduo vivo,surgindo assim, os excessos de zeros. tem-se outras situações, como: ausência de normalidade e homogeneidade. Fiz a transformação pelo boxcox e também pelo raiz quadadra, ainda sim continuam com os mesmos problemas. Outra dúvida: qual a implicação de utilizar para anova "aov" para estes dados. espero respostas. grata, Rosana
Rosana a principio parece q ue voce precisa buscar metodos pra dados de contagem (que aparentemente sao os seus). modelos lineares reneralizados com distribuicao binomial ou Poisson parecem ser o ponto de partida Funçao: glm() On Wed, 27 Apr 2011, rosanabarbosa@inpa.gov.br wrote:
Boa noite,
Estou trabalhando em uma pesquisa, onde os dados estão desbalaceados, ou seja, dentro das repetições existem muitas espécies que morreram e também existem repetições que não há nenhum indivíduo vivo,surgindo assim, os excessos de zeros. tem-se outras situações, como: ausência de normalidade e homogeneidade. Fiz a transformação pelo boxcox e também pelo raiz quadadra, ainda sim continuam com os mesmos problemas. Outra dúvida: qual a implicação de utilizar para anova "aov" para estes dados. espero respostas.
grata, Rosana
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Bom dia, Prof. Paulo as variáveis respostas do experimentos são contínuas com excesão a variável número de galhos. A pesquisa deseja avaliar o efeito de 2 tratamentos: aração (arado e não arado), Tipo de plantio(puro e misto. Estou analisando como fatorial. O experimento foi montado com as seguintes características: Aração--> efeito fixo (foi determinado a área que seria arado e não arado) Tipo de plantio--> efeito aleatório(distribuição ao acaso dentro de cada área. Para variável número de galhos, faremos a transformação aplicando log para avaliar os efeitos dos tramentos. Melhorou a explicação, o que você me sugere? Grata Rosana Rosana
a principio parece q ue voce precisa buscar metodos pra dados de contagem (que aparentemente sao os seus). modelos lineares reneralizados com distribuicao binomial ou Poisson parecem ser o ponto de partida Funçao: glm()
On Wed, 27 Apr 2011, rosanabarbosa@inpa.gov.br wrote:
Boa noite,
Estou trabalhando em uma pesquisa, onde os dados estão desbalaceados, ou seja, dentro das repetições existem muitas espécies que morreram e também existem repetições que não há nenhum indivíduo vivo,surgindo assim, os excessos de zeros. tem-se outras situações, como: ausência de normalidade e homogeneidade. Fiz a transformação pelo boxcox e também pelo raiz quadadra, ainda sim continuam com os mesmos problemas. Outra dúvida: qual a implicação de utilizar para anova "aov" para estes dados. espero respostas.
grata, Rosana
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Rosana parece que seu "post" se refere ao mesmo experimento mencionado pelo Edson Lira aqui na lsita Como o Walmes já alertou parece haver ums confusao ai sobre o que é efeito aleatório. Tudo indica que vc tem 2 efeitos fixos mesmo (nao confunda efeito aleatorio com aleatorizacao do experimento...) Quanto a resposta parece que voce tem zeros e dados proximos a ele. Dificil ser preciso sem mais detalhes mas acredito que nem a analise normal nem a transformação devem funcionar bem voce tentou usar a boxcox() do MASS para ver se a transformacao está sendo bem estimada e adequada? Algumas possibilidades sao modelos inflacionados de zeros, construcao de variavies que combinem as respostas e ou outras distribuicoes para as respostas (mesmo que continuas) O número de galhos sem divda deve ser modelado por alguma distribuição para contagens No mais siga as discussoes e comantarios do Walmes. On Thu, 28 Apr 2011, rosanabarbosa@inpa.gov.br wrote:
Bom dia, Prof. Paulo as variáveis respostas do experimentos são contínuas com excesão a variável número de galhos. A pesquisa deseja avaliar o efeito de 2 tratamentos: aração (arado e não arado), Tipo de plantio(puro e misto. Estou analisando como fatorial. O experimento foi montado com as seguintes características: Aração--> efeito fixo (foi determinado a área que seria arado e não arado) Tipo de plantio--> efeito aleatório(distribuição ao acaso dentro de cada área. Para variável número de galhos, faremos a transformação aplicando log para avaliar os efeitos dos tramentos. Melhorou a explicação, o que você me sugere?
Grata Rosana
Rosana
a principio parece q ue voce precisa buscar metodos pra dados de contagem (que aparentemente sao os seus). modelos lineares reneralizados com distribuicao binomial ou Poisson parecem ser o ponto de partida Funçao: glm()
On Wed, 27 Apr 2011, rosanabarbosa@inpa.gov.br wrote:
Boa noite,
Estou trabalhando em uma pesquisa, onde os dados estão desbalaceados, ou seja, dentro das repetições existem muitas espécies que morreram e também existem repetições que não há nenhum indivíduo vivo,surgindo assim, os excessos de zeros. tem-se outras situações, como: ausência de normalidade e homogeneidade. Fiz a transformação pelo boxcox e também pelo raiz quadadra, ainda sim continuam com os mesmos problemas. Outra dúvida: qual a implicação de utilizar para anova "aov" para estes dados. espero respostas.
grata, Rosana
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Prof. Paulo Realmente havia confundo, mas agora resolvemos esse impasse. O Edson esta me ajudando utilizando o R, uma vez que aindo estou começando a utilizar o programa. Nós não conseguimos normalizar os dados para algumas espécies utilizando o boxcox e a raiz quadrada. Obrigada pelo esclarecimento. Rosana.
Rosana
parece que seu "post" se refere ao mesmo experimento mencionado pelo Edson Lira aqui na lsita Como o Walmes já alertou parece haver ums confusao ai sobre o que é efeito aleatório. Tudo indica que vc tem 2 efeitos fixos mesmo (nao confunda efeito aleatorio com aleatorizacao do experimento...)
Quanto a resposta parece que voce tem zeros e dados proximos a ele. Dificil ser preciso sem mais detalhes mas acredito que nem a analise normal nem a transformação devem funcionar bem voce tentou usar a boxcox() do MASS para ver se a transformacao está sendo bem estimada e adequada? Algumas possibilidades sao modelos inflacionados de zeros, construcao de variavies que combinem as respostas e ou outras distribuicoes para as respostas (mesmo que continuas)
O número de galhos sem divda deve ser modelado por alguma distribuição para contagens
No mais siga as discussoes e comantarios do Walmes.
On Thu, 28 Apr 2011, rosanabarbosa@inpa.gov.br wrote:
Bom dia, Prof. Paulo as variáveis respostas do experimentos são contínuas com excesão a variável número de galhos. A pesquisa deseja avaliar o efeito de 2 tratamentos: aração (arado e não arado), Tipo de plantio(puro e misto. Estou analisando como fatorial. O experimento foi montado com as seguintes características: Aração--> efeito fixo (foi determinado a área que seria arado e não arado) Tipo de plantio--> efeito aleatório(distribuição ao acaso dentro de cada área. Para variável número de galhos, faremos a transformação aplicando log para avaliar os efeitos dos tramentos. Melhorou a explicação, o que você me sugere?
Grata Rosana
Rosana
a principio parece q ue voce precisa buscar metodos pra dados de contagem (que aparentemente sao os seus). modelos lineares reneralizados com distribuicao binomial ou Poisson parecem ser o ponto de partida Funçao: glm()
On Wed, 27 Apr 2011, rosanabarbosa@inpa.gov.br wrote:
Boa noite,
Estou trabalhando em uma pesquisa, onde os dados estão desbalaceados, ou seja, dentro das repetições existem muitas espécies que morreram e também existem repetições que não há nenhum indivíduo vivo,surgindo assim, os excessos de zeros. tem-se outras situações, como: ausência de normalidade e homogeneidade. Fiz a transformação pelo boxcox e também pelo raiz quadadra, ainda sim continuam com os mesmos problemas. Outra dúvida: qual a implicação de utilizar para anova "aov" para estes dados. espero respostas.
grata, Rosana
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participantes (2)
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Paulo Justiniano -
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