Nesse post, iremos te ensinar a lidar, de modo metodologicamente adequado com os pressupostos da análise de variância (ANOVA), quando eles não são acatados. O que é Análise de Variância (ANOVA)? A Análise de Variância (ANOVA) é uma técnica estatística utilizada para determinar se existem diferenças significativas entre as médias de três ou mais grupos […]

Neste post, vamos abordar a multicolinearidade entre as variáveis explicativas no modelo de regressão linear múltipla. Seus efeitos sobre o modelo de regressão linear e alguns diagnósticos de multicolinearidade para este modelo são apresentados. O que é multicolinearidade? A Multicolinearidade, ou dependência quase linear, é um fenômeno estatístico em que duas ou mais variáveis preditoras […]

As análises estatísticas frequentemente requerem uma profunda compreensão da distribuição de dados. Dois conceitos fundamentais a serem compreendidos são assimetria e curtose. Estas medidas ajudam a descrever a forma de uma distribuição de dados, revelando insights sobre a sua natureza. Neste guia, vamos falar sobre ambos os conceitos, oferecendo definições e exemplos para garantir uma […]

A técnica de reamostragem pode ser definida como uma técnica de análise que substitui pela estimação empírica de distribuições amostrais as propriedades assumidas de distribuições teórica como a distribuição normal ou a distribuição t. Com o poder computacional disponível atualmente, todas as técnicas multivariadas baseadas em inferência estatística clássica, como regressão múltipla, testes t, Anova, […]

Muito se fala de como realizar a análise de regressão linear, mas um assunto pouco abordado são os pressupostos ou suposições que devemos ter para realizar esta análise. Será que para regressão linear nossos dados devem seguir a tendência de normalidade? O modelo de regressão linear baseia-se em várias suposições. Vamos dar uma olhada em […]

O que é a distribuição normal? Muitas das técnicas estatísticas assumem que a distribuição dos dados na variável dependente dever se aproximar de uma distribuição normal. Distribuição Normal é uma curva simétrica, em forma de sino, que tem a maior frequência de pontuações no meio com frequências menores nos extremos. A normalidade pode ser avaliada […]

Você já ouviu falar da distribuição normal? Neste post, explicaremos o que é essa distribuição, quais são suas principais características e qual sua utilidade para pesquisadores. Além disso, descreveremos o que é o escore z, como calculá-lo e como interpretá-lo. Por fim, recomendaremos dois testes estatísticos para avaliar a normalidade dos dados. O que é […]

Neste post, falaremos sobre o teste de Shapiro-Wilk, uma técnica estatística usada para avaliar a normalidade dos dados. Além disso, descreveremos quais são as hipóteses nula e alternativa que o teste assume, apresentaremos exemplos de distribuições submetidas ao teste de normalidade e como interpretar seus resultados. Por que se importar com a normalidade dos dados? […]

A multicolinearidade é uma situação em que duas ou mais variáveis independentes em um modelo de regressão encontram-se altamente correlacionadas. Essa alta correlação pode afetar a qualidade dos resultados do modelo e dificultar a interpretação dos resultados. Por exemplo, imagine que você queira estimar o efeito da escolaridade e renda na satisfação com a vida. […]

Um dos pressupostos da regressão linear múltipla é que a variância da variável dependente, Y, deve ser constante para os valores das variáveis preditoras X1, X2, …, Xn. Outra maneira de pensar o mesmo fenômeno é que os erros do modelo (resíduos) devem ser constantes, independente dos valores da variável de resultado (Y). Esse fenômeno […]