Pós teste Não paramétrico
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Pós teste Não paramétrico
Boa noite gente,
Executei um Kruskal Wallis no R, e ele me retornou um valor significativo estatisticamente.
Me sugeriram executar um pós teste, para verificar em quais variáveis estão estas diferenças (eu fiz um boxplot com a comparação, como sugerido no curso), mas ainda assim, me pediram esse pós teste.
Existe algum? Como executar no R?
Obrigadão.
Executei um Kruskal Wallis no R, e ele me retornou um valor significativo estatisticamente.
Me sugeriram executar um pós teste, para verificar em quais variáveis estão estas diferenças (eu fiz um boxplot com a comparação, como sugerido no curso), mas ainda assim, me pediram esse pós teste.
Existe algum? Como executar no R?
Obrigadão.
Liliane- Mensagens : 18
Data de inscrição : 20/05/2019
Re: Pós teste Não paramétrico
Olá, Liliane, tudo bem?
De cabeça, me lembro que há uma função do pacote pgirmess: kruskalmc()
Ela deve fazer exatamente o que você precisa.
Mas há outras opções, e acho que pode ser legal conferir este pacote: https://cran.r-project.org/web/packages/PMCMRplus/vignettes/QuickReferenceGuide.html
Ele parece ter várias funções para testes a posteriori.
Abraços!
De cabeça, me lembro que há uma função do pacote pgirmess: kruskalmc()
Ela deve fazer exatamente o que você precisa.
Mas há outras opções, e acho que pode ser legal conferir este pacote: https://cran.r-project.org/web/packages/PMCMRplus/vignettes/QuickReferenceGuide.html
Ele parece ter várias funções para testes a posteriori.
Abraços!
Re: Pós teste Não paramétrico
Muito obrigada professor!!!!!!!!
Executei o teste, mas não entendi o final dele, na vdd acho que deu errado.
O meu Kruskal apontou 0.0016, ou seja, há diferenças.
Ja no kruskalmc, ele me retornou uma tabela com "false" em todas as diferenças... como se não houvesse diferença em nada.. é isso mesmo?Onde pode estar meu erro?
para fazer o pos teste usei kruskalmc(MEUSDADOSDEVALOR, DADOSCATEGORICOS, probs= 0.005)
Executei o teste, mas não entendi o final dele, na vdd acho que deu errado.
O meu Kruskal apontou 0.0016, ou seja, há diferenças.
Ja no kruskalmc, ele me retornou uma tabela com "false" em todas as diferenças... como se não houvesse diferença em nada.. é isso mesmo?Onde pode estar meu erro?
para fazer o pos teste usei kruskalmc(MEUSDADOSDEVALOR, DADOSCATEGORICOS, probs= 0.005)
Liliane- Mensagens : 18
Data de inscrição : 20/05/2019
Re: Pós teste Não paramétrico
Oi, Liliane! Desculpe a demora...
Provavelmente não há erros e sim, isso é confuso... O poder dos testes usados difere, e isso pode gerar este tipo de resultado (até mesmo com anova seguida de um post-hoc tradicional isso acontece de vez em quando).
O que acontece é que, no seu caso, o teste a posteriori usado deve ser mais conservador do que o teste usado inicialmente: ou seja, ele precisa encontrar diferenças maiores para "acusá-las" como estatisticamente significativas. Então como os dois testes tem bases estatísticas diferentes, e possuem poderes diferentes para detectar o que acontece, este tipo de inconsistência pode acontecer.
Acredito que a melhor saída seja deixar o teste de comparação múltipla de lado, e estudar com profundidade os dados, possivelmente dando ênfase para um boxplot, e chegar a conclusões a partir disso.
Provavelmente não há erros e sim, isso é confuso... O poder dos testes usados difere, e isso pode gerar este tipo de resultado (até mesmo com anova seguida de um post-hoc tradicional isso acontece de vez em quando).
O que acontece é que, no seu caso, o teste a posteriori usado deve ser mais conservador do que o teste usado inicialmente: ou seja, ele precisa encontrar diferenças maiores para "acusá-las" como estatisticamente significativas. Então como os dois testes tem bases estatísticas diferentes, e possuem poderes diferentes para detectar o que acontece, este tipo de inconsistência pode acontecer.
Acredito que a melhor saída seja deixar o teste de comparação múltipla de lado, e estudar com profundidade os dados, possivelmente dando ênfase para um boxplot, e chegar a conclusões a partir disso.
Re: Pós teste Não paramétrico
Olá, bom dia!
Aproveito o tópico pois, apesar da dúvida não ser a mesma, também envolve testes não-paramétricos.
Fiquei com uma dúvida sobre os pressupostos da ANOVA. Se ela não seguir o pressuposto da normalidade, deve-se realizar um teste de kruskall-wallis. Mas e se o problema for com o pressuposto da homogeneidade?
Aproveito o tópico pois, apesar da dúvida não ser a mesma, também envolve testes não-paramétricos.
Fiquei com uma dúvida sobre os pressupostos da ANOVA. Se ela não seguir o pressuposto da normalidade, deve-se realizar um teste de kruskall-wallis. Mas e se o problema for com o pressuposto da homogeneidade?
Bia N.- Mensagens : 31
Data de inscrição : 31/03/2020
Re: Pós teste Não paramétrico
Bia, neste caso sugiro seguir mais ou menos três possíveis passos:
1 - considerar a robustez. A anova é considera robusta a violações deste pressuposto. Uma sugestão mais ou menos subjetiva é verificar se a diferença da menor para a maior variância não chega a ser maior que 4 vezes. Se não for, está dentro do aceitável, e vocês justifica isso no trabalho.
2 - fazer uma transformação dos dados: razi quadrada, log, box-cox. É possível verificar qual transformação funciona (se alguma funcionar), e usar os resultados com dados transformados.
3 - utilizar uma anova para variâncias heterogêneas, semelhante ao que acontece com o teste t. No R, ela é feita de forma mais "quebrada", mas não é complicado.
Sugiro olhar a primeira resposta aqui:
https://stats.stackexchange.com/questions/91872/alternatives-to-one-way-anova-for-heteroskedastic-data/91881#91881
Ela inclui o passo a passo para a solução número 3.
1 - considerar a robustez. A anova é considera robusta a violações deste pressuposto. Uma sugestão mais ou menos subjetiva é verificar se a diferença da menor para a maior variância não chega a ser maior que 4 vezes. Se não for, está dentro do aceitável, e vocês justifica isso no trabalho.
2 - fazer uma transformação dos dados: razi quadrada, log, box-cox. É possível verificar qual transformação funciona (se alguma funcionar), e usar os resultados com dados transformados.
3 - utilizar uma anova para variâncias heterogêneas, semelhante ao que acontece com o teste t. No R, ela é feita de forma mais "quebrada", mas não é complicado.
Sugiro olhar a primeira resposta aqui:
https://stats.stackexchange.com/questions/91872/alternatives-to-one-way-anova-for-heteroskedastic-data/91881#91881
Ela inclui o passo a passo para a solução número 3.
Re: Pós teste Não paramétrico
Visualmente não dá para ter tanta certeza, então sugiro calcular as variâncias com um tapply (a função var calcula variâncias) e comparar o menor valor de todos com o maior.
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