Este tipo de teste \u00e9 \u00fatil para determinar se um determinado conjunto de dados vem ou n\u00e3o de uma distribui\u00e7\u00e3o normal, que \u00e9 uma suposi\u00e7\u00e3o comumente usada em muitos testes estat\u00edsticos, incluindo regress\u00e3o<\/a> , ANOVA<\/a> , testes t<\/a> e muitos outros. ‘outros.<\/span><\/p>\n Podemos facilmente realizar um teste de Shapiro-Wilk em um determinado conjunto de dados usando a seguinte fun\u00e7\u00e3o integrada em R:<\/span><\/p>\n shapiro.teste(x)<\/strong><\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Esta fun\u00e7\u00e3o produz uma estat\u00edstica de teste W<\/em> junto com um valor p correspondente. Se o valor p for inferior a \u03b1 = 0,05, h\u00e1 evid\u00eancias suficientes para dizer que a amostra n\u00e3o pertence a uma popula\u00e7\u00e3o normalmente distribu\u00edda.<\/span><\/p>\n Nota:<\/strong> O tamanho da amostra deve estar entre 3 e 5.000 para usar a fun\u00e7\u00e3o shapiro.test().<\/em><\/span><\/p>\n Este tutorial mostra v\u00e1rios exemplos de uso pr\u00e1tico desta fun\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como realizar um teste de Shapiro-Wilk em um conjunto de dados com tamanho de amostra n=100:<\/span><\/p>\n O valor p do teste acabou sendo 0,6303<\/strong> . Como este valor n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, podemos assumir que os dados amostrais prov\u00eam de uma popula\u00e7\u00e3o normalmente distribu\u00edda.<\/span><\/p>\n Este resultado n\u00e3o deve surpreender, pois geramos os dados amostrais usando a fun\u00e7\u00e3o rnorm(), que gera valores aleat\u00f3rios a partir de uma distribui\u00e7\u00e3o normal com m\u00e9dia = 0 e desvio padr\u00e3o = 1.<\/span><\/p>\n Relacionado:<\/span><\/strong> Um guia para dnorm, pnorm, qnorm e rnorm em R<\/a><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos produzir um histograma para verificar visualmente se os dados da amostra est\u00e3o normalmente distribu\u00eddos:<\/span> <\/p>\n Podemos ver que a distribui\u00e7\u00e3o tem formato de sino com um pico no centro da distribui\u00e7\u00e3o, o que \u00e9 t\u00edpico de dados normalmente distribu\u00eddos.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como realizar um teste de Shapiro-Wilk em um conjunto de dados com tamanho de amostra n=100 em que os valores s\u00e3o gerados aleatoriamente a partir de uma distribui\u00e7\u00e3o de Poisson<\/a> :<\/span><\/p>\n O valor p do teste acabou sendo 0,0003393<\/strong> . Como este valor \u00e9 inferior a 0,05, temos evid\u00eancias suficientes para dizer que os dados amostrais n\u00e3o<\/em> prov\u00eam de uma popula\u00e7\u00e3o normalmente distribu\u00edda.<\/span><\/p>\n Este resultado n\u00e3o deve ser surpreendente, uma vez que geramos os dados amostrais usando a fun\u00e7\u00e3o rpois(), que gera valores aleat\u00f3rios a partir de uma distribui\u00e7\u00e3o de Poisson.<\/span><\/p>\n Relacionado:<\/span><\/strong> Um guia para dpois, ppois, qpois e rpois em R<\/a><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos produzir um histograma para ver visualmente que os dados da amostra n\u00e3o est\u00e3o normalmente distribu\u00eddos:<\/span> <\/p>\n Podemos ver que a distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 assim\u00e9trica \u00e0 direita e n\u00e3o possui o t\u00edpico \u201cformato de sino\u201d associado a uma distribui\u00e7\u00e3o normal. Assim, nosso histograma corresponde aos resultados do teste Shapiro-Wilk e confirma que nossos dados amostrais n\u00e3o prov\u00eam de uma distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n Se um determinado conjunto de dados n\u00e3o for<\/em> distribu\u00eddo normalmente, muitas vezes podemos realizar uma das seguintes transforma\u00e7\u00f5es para torn\u00e1-lo mais normal:<\/span><\/p>\n 1. Transforma\u00e7\u00e3o de log:<\/strong> transforme a vari\u00e1vel de resposta de y em log(y)<\/strong> .<\/span><\/p>\n 2. Transforma\u00e7\u00e3o de raiz quadrada:<\/strong> Transforme a vari\u00e1vel de resposta de y em \u221ay<\/strong> .<\/span><\/p>\n 3. Transforma\u00e7\u00e3o da raiz c\u00fabica:<\/strong> transforme a vari\u00e1vel de resposta de y em y 1\/3<\/sup><\/strong> .<\/span><\/p>\n Ao realizar essas transforma\u00e7\u00f5es, a vari\u00e1vel resposta geralmente se aproxima da distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n Confira este tutorial<\/a> para ver como realizar essas transforma\u00e7\u00f5es na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Como realizar um teste de Anderson-Darling em R<\/a> O teste Shapiro-Wilk \u00e9 um teste de normalidade. \u00c9 usado para determinar se uma amostra vem ou n\u00e3o de uma distribui\u00e7\u00e3o normal . Este tipo de teste \u00e9 \u00fatil para determinar se um determinado conjunto de dados vem ou n\u00e3o de uma distribui\u00e7\u00e3o normal, que \u00e9 uma suposi\u00e7\u00e3o comumente usada em muitos testes estat\u00edsticos, incluindo […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1091","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Exemplo 1: teste de Shapiro-Wilk em dados normais<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible<\/span>\nset.seed(0)\n\n#create dataset of 100 random values generated from a normal distribution<\/span>\ndata <- rnorm(100)\n\n#perform Shapiro-Wilk test for normality<\/span>\nshapiro.test(data)\n\n\tShapiro-Wilk normality test\n\ndata:data\nW = 0.98957, p-value = 0.6303\n<\/strong><\/pre>\n hist(data, col=' steelblue<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n![\"Teste](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/shapiror1.png\")
<\/p>\n Exemplo 2: Teste de Shapiro-Wilk em dados n\u00e3o normais<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible<\/span>\nset.seed(0)\n\n#create dataset of 100 random values generated from a Poisson distribution<\/span>\ndata <- rpois(n=100, lambda=3)\n\n#perform Shapiro-Wilk test for normality<\/span>\nshapiro.test(data)\n\n\tShapiro-Wilk normality test\n\ndata:data\nW = 0.94397, p-value = 0.0003393\n<\/strong><\/pre>\n hist(data, col=' coral2<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n![\"Histograma](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/shapiror2.png\")
<\/p>\n O que fazer com dados n\u00e3o normais<\/strong><\/h3>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como realizar um teste de Kolmogorov-Smirnov em R<\/a>
Como realizar um teste Shapiro-Wilk em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"