Normalidade

Olá a todos!
Gostaria de saber quando posso aceitar ou negar a normalidade dos dados. Fiz com o índice de diversidade de Shannon dos meus dados.


No exemplo da aula deu para ver bem que estava próximo da linha, mas no meu caso eu fiquei na dúvida

Oi Yasmin,

Na minha humilde opinião, eu diria que não. Apesar da meiuca dos pontos estar seguindo a reta, as duas extremidades estão fora do padrão. Principalmente o início dos pontos....estão muito afastados da reta.

Também queria aproveitar este tópico para tirar uma dúvida.
Qual teste de normalidade posso realizar em uma planilha com muitos dados? Fui tentar fazer um Shapiro.test, mas recebi um aviso de que só poderia ser feito em dados com até 5000 registros.

Bia N. escreveu:Oi Yasmin,

Na minha humilde opinião, eu diria que não. Apesar da meiuca dos pontos estar seguindo a reta, as duas extremidades estão fora do padrão. Principalmente o início dos pontos....estão muito afastados da reta.

Acho que o diagnóstico da Bia foi bom, e eu adiciono mais um detalhe: a assimetria. Além das duas extremidades estarem fora do padrão, os desvios pendem muito mais para um lado do que para o outro (comparando o lado esquerdo com o direito do gráfico).

Mas adiciono algo importante: o aceitar ou não também pode passar pela robustez do teste a ser empregado. Caso você esteja usando um modelo estatístico mais simples, talvez este desvio não seja problemático.

Bia N. escreveu:Também queria aproveitar este tópico para tirar uma dúvida.
Qual teste de normalidade posso realizar em uma planilha com muitos dados? Fui tentar fazer um Shapiro.test, mas recebi um aviso de que só poderia ser feito em dados com até 5000 registros.

Bia, aí o problema não é apenas na capacidade da função, e sim um "buraco mais embaixo".

Testes de normalidade são um pouco problemático por natureza, pois nós os usamos "ao contrário" quando comparamos com outros testes. Quando aplicamos qualquer tese de normalidade, nós aceitamos que os dados testados devem ter vindo de uma população com distribuição normal: mas a lógica dos testes de significância não é esta. A lógica usual é sobre rejeição da hipótese nula, e não sobre sua aceitação.

Quando temos amostras grandes, isso vira um problemão! O que acontece neste caso é que o poder do teste fica grande (já que você tem muitos dados), e qualquer pequeno desvio da normalidade vai ser detectado pelo teste - mesmo que na realidade ele seja irrelevante. Em casos assim, sugiro não usar testes de normalidade se for possível, e trabalhar apenas com o diagnóstico dos resíduos.

Oi Marcos.

Tá ok, obrigada!
É que ainda fico meio insegura de fazer só no olho, aí estava "confirmando" com um teste. Pelo que tenho visto, algum desvio dos pontos, principalmente próximo às extremidades da reta são normais né? (com o perdão do trocadilho). Então um bom parâmetro para se aceitar a normalidade seria a proporção de pontos que segue e que se distancia das retas ser no mínimo equivalente, esse desvio ser simétrico dos dois lados e o desvio não ser muito grande (pontos muito afastados da reta), correto?
Obrigada pela explicação! A didática do curso tem sido muito boa!

Sim, é por aí mesmo! E esta insegurança é bem normal (tun tun tssss) mesmo!
Mas com o tempo, quanto mais vezes fazemos este diagnóstico, mais ficamos seguros.