Mudanças entre as edições de "Como Testar Premissas de Modelos Lineares no R Studio"

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Antes de fazer um modelo linear, como por exemplo uma [https://www.wikiajuda.com.br/Como_Fazer_uma_Regress%C3%A3o_no_R_Studio regressão], é necessário avaliar se os dados utilizados atendem às premissas da análise<ref> Questões Sobre Regressão Linear[http://mdduft.wikidot.com/aula6], “WikiDot”</ref>. Para que os dados sejam adequados, eles devem ser lineares, apresentar normalidade dos resíduos<ref>Teste de Normalidade[https://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_normalidade], “Wikipedia”</ref>, homogeneidade das variâncias e terem sido coletados de maneira independente<ref> Regressão Linear[https://posgraduando.com/como-fazer-uma-analise-de-regressao-linear-simples-no-r/], “Pós-graduando”</ref>. Siga o passo a passo para aprender a testar as premissas.
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Edição atual tal como às 20h08min de 16 de abril de 2019

Técnico / Intermediário

Esta página foi editada pela última vez à(s) 01:08 de 17 abr 2019 por Lamscha.

Antes de fazer um modelo linear, como por exemplo uma regressão, é necessário avaliar se os dados utilizados atendem às premissas da análise[1]. Para que os dados sejam adequados, eles devem ser lineares, apresentar normalidade dos resíduos[2], homogeneidade das variâncias e terem sido coletados de maneira independente[3]. Siga o passo a passo para aprender a testar as premissas.


1- Avalie a linearidade

Para avaliar a linearidade, faça um gráfico da sua variável resposta em relação à variável preditora digitando o comando: 
plot(var_resposta~var_preditora)
A distribuição dos pontos não deve apresentar nenhum padrão não-linear, como em formato de U.
Como Testar Premissas de Modelos Lineares no R Studio

AVISO

Caso você não saiba abrir sua planilha de dados e as variáveis no R Studio, pode aprender aqui.

2- Faça a regressão linear

Para avaliar as outras premissas, precisamos olhar os resíduos do modelo. Para gerar o modelo de regressão e visualizar o resultado, digite os comandos: 
reg<-lm(var_resposta~var_preditora)
summary(reg)
Como Testar Premissas de Modelos Lineares no R Studio

3- Teste a normalidade dos resíduos

Para verificar se os resíduos dos dados possuem uma distribuição normal, digite o comando: 
shapiro.test(rstudent(reg))
Um valor maior que 0.05 indica normalidade.
Como Testar Premissas de Modelos Lineares no R Studio

4- Avalie a homogeneidade das variâncias

Para avaliar visualmente a homogeneidade das variâncias, digite os comandos: 
plot(rstudent(reg) ~ fitted(reg), pch = 19)
abline(h = 0, lty = 2)
Para serem considerados homogêneos, os dados devem se distribuir igualmente abaixo e acima da linha.
Como Testar Premissas de Modelos Lineares no R Studio

5- Visualize seu modelo

Prontinho! Agora que você testou e aprovou todas as premissas de um modelo linear, é possível interpretar o resultado da sua análise. Para visualizar os seus dados juntamente com a reta de regressão do modelo, digite os comandos: 
plot(var_resposta~var_preditora)
abline(reg)
Como Testar Premissas de Modelos Lineares no R Studio

Assista ao vídeo abaixo para aprender mais sobre as premissas de um modelo linear e como fazê-las no software R.

Análise de Regressão

Fontes e Referências

  1. ↑ Questões Sobre Regressão Linear[1], “WikiDot”
  2. ↑ Teste de Normalidade[2], “Wikipedia”
  3. ↑ Regressão Linear[3], “Pós-graduando”
Disponível em "https://www.wikiajuda.com.br/index.php?title=Como_Testar_Premissas_de_Modelos_Lineares_no_R_Studio&oldid=1783"