Como criar e interpretar gráficos qq no stata

Um gráfico QQ , abreviação de “quantil-quantil”, é frequentemente usado para avaliar se os resíduos de uma análise de regressão são normalmente distribuídos ou não.

Este tutorial explica como criar e interpretar um gráfico QQ no Stata.

Exemplo: gráfico QQ no Stata

Para este exemplo, usaremos o conjunto de dados automático incorporado ao Stata. Ajustaremos um modelo de regressão linear múltipla, usando mpg e deslocamento como variáveis explicativas e preço como variável resposta. Obteremos então os resíduos do modelo e criaremos um gráfico QQ para ver se os resíduos seguem uma distribuição normal.

Etapa 1: Carregar e exibir dados.

Primeiro, carregaremos os dados usando o seguinte comando:

uso automático do sistema

A seguir, obteremos um rápido resumo dos dados usando o seguinte comando:

resumir

Etapa 2: ajuste o modelo de regressão.

A seguir, usaremos o seguinte comando para ajustar o modelo de regressão:

preço de regressão deslocamento mpg

Etapa 3: Calcule os resíduos .

Lembre-se de que um resíduo é simplesmente a diferença entre o valor da resposta prevista (conforme calculado pela equação de regressão estimada) e o valor da resposta real.

Podemos obter os resíduos de cada previsão usando o comando residuals e armazenando esses valores em uma variável com o nome que quisermos. Neste caso, usaremos o nome resid_price :

prever preço_residência, resíduos

Etapa 4: Crie o gráfico QQ.

Agora que temos uma lista de resíduos, podemos criar um gráfico QQ usando o comando qnorm :

qnorm preço_resid

Etapa 5: interprete o gráfico QQ.

A ideia por trás de um gráfico QQ é simples: se os resíduos seguem uma linha aproximadamente reta em um ângulo de 45 graus, então os resíduos têm distribuição aproximadamente normal. Podemos ver em nosso gráfico QQ acima que os resíduos tendem a se desviar um pouco da linha de 45 graus, principalmente nas extremidades, o que pode indicar que eles não estão normalmente distribuídos.

Embora um gráfico QQ não seja um teste estatístico formal, ele fornece uma maneira simples de verificar visualmente se os resíduos são normalmente distribuídos ou não.

Se acontecer que seus resíduos se desviam significativamente da linha de 45 graus no gráfico QQ, você pode considerar realizar uma transformação na variável de resposta em sua regressão, por exemplo, usando a raiz quadrada ou o log da variável de resposta.

Se os resíduos se desviarem apenas ligeiramente, não será necessário se preocupar em transformar a variável resposta, pois a regressão é bastante robusta a desvios da normalidade.