Mais uma aula pratica no R, excelente. Estou compartilhando seu canal para meus amigos. Uma ótima explicação, objetiva e rápida para estudos estatísticos no ambiente R. Parabéns pelas aulas (vídeos). :)
Oi Fernanda. Parabéns por todo o conteúdo. E obrigado, tem ajudado bastante. Tenho uma pergunta: como faço para calcular o tamanho do efeito para análises feitas com o Wilcoxon?
Ainda não gravei vídeo sobre, mas tem as funções: rcompanion::wilcoxonPairedR() e effectsize::rank_biserial(paired = TRUE) Que funcionam para o Wilcoxon. Aí é só ajustar os argumentos para o seu caso.
Transformar V em W, não. O V vai ser igual ao W nos casos em que a soma dos postos positiva é a menor. Mas, nos casos em que isso não acontecer, tem que calcular essa soma. Essa resposta do StackOverflow passa um código de R para fazer isso: stackoverflow.com/questions/45233658/meaning-v-value-wilcoxen-signed-rank-test#:~:text=The%20V%2Dstatistic%20is%20the,of%20positive%20ranks%20(W%2B). Eu também tenho um vídeo teórico, explicando o cálculo de Wilcoxon, que pode te ajudar a entender.
Um é um teste paramétrico (testes t), o outro não-paramétrico (Mann-Whitney e Wilcoxon). Os testes paramétricos se baseiam na média e têm vários pressupostos. Os não-paramétricos se baseiam nos postos (ranks) e não têm pressupostos quanto à distribuição dos dados.
Oi Fernánda, muito bom o seu vídeo. Uma questao: se eu quiser compara varios grupos ao mesmo tempo, haveria alguma forma de fazer isto? ou devo fazer a cada dois? Grato!
Oi Fernanda. Suas aulas são sensacionais. Te acompanho desde a epoca do mestrado e sempre aprendo bastante. Rodei o teste com um banco meu, e encontrei a seguinte mensagem de erro: "2: In wilcox.test.default(dados$BDI_dom, dados$BDI_qua, paired = TRUE) : cannot compute exact p-value with zeroes" Me ajuda, por favor?
Fernanda, suas aulas são muito didáticas, obrigada por compartilhar! Assisti também o seu vídeo do Teste Mann-Whitney e fiquei com uma dúvida. No caso, eu tenho duas variáveis: mão de obra empregada na agricultura e número de estabelecimentos agropecuários. Tenho os dados dessas variáveis para os anos de 2006 e 2017. Para eu comparar a variável "mão de obra" de 2006 com a de 2017, utilizo o teste de Wilcoxon, pois se tratam de variáveis dependentes. Estou em dúvida se para comparar "mão de obra" de 2006 e "nº de estabelecimentos" de 2006, ainda considero que são amostras dependentes, ou se realizo o teste de Mann-Whitney (amostras independentes). Muito obrigada.
Oi, Isabela, nesse caso, pelo que eu entendi, você tem duas variáveis dependentes (nenhuma delas é de agrupamento). Então faz mais sentido você pensar em uma correlação (dá uma olhada no vídeo de correlação bivariada). Eu tenho uma explicação teórica sobre tipos de variáveis e qual teste escolher com base no tipo da sua em posts no Instagram: instagram.com/estatisticaaplicada Abraços!
@@FernandaPeres Mi estimada a verdade ele tem 2 series temporais, ele pode analizar a tendencia, a relação temporal entre elas ou intra elas, é outro tipo de abordagem, dede que os dados para cada variavel não são amostras independente, são series temporais, logo precisa fazer uma analise de series temporais destas series.
Excelente vídeo Fernanda ! Uma dúvida, eu vi em outro vídeo que devemos fazer um teste de correlação e caso os grupos não estejam correlacionados não devemos prosseguir. Isso é verdade?
Não, para essa teste, não... Ele compara as distribuições de dois grupos. O que acontece é que na regressão simples, se não houver correlação entre as variáveis, o coeficiente não vai ser significativo, então não há necessidade de fazer. Mas ainda assim, pode ser feito... Só vai dar um resultado negativo.
Muito obrigada pela aula! Maravilhosa! Tenho uma pergunta, é possível fazer o mesmo teste, analisando os períodos das convulsões, porém separando os sexos dos indivíduos, como faria? E mais uma vez, obrigada Fernanda!
Oi, Tamires, obrigada! Então, nesse caso você teria um delineamento misto: uma variável independente de medida repetida e outra que não é de medida repetida. Para isso, podemos usar a ANOVA mista (tenho vídeo sobre ela no canal). Mas, ela é um teste paramétrico. Se os pressupostos não forem atendidos, vai ser necessário um modelo mais complexo, como os modelos lineares generalizados (não tenho vídeo sobre eles no canal por enquanto).
Oi, Flávio, já usei, sim. Confesso que acho esse programa muito bom para fazer gráficos, mas não gosto dele para fazer testes estatísticos, porque há vários testes que ele não faz... Mas os gráficos são ótimos! Que bom que as aulas estão sendo úteis! Abraços!
Fernanda maravilhosa como sempre!!! Por acaso você conhece algum pacote que rode teste de wilcoxon para variáveis ordinais? Esse pacote só roda se as variáveis forem numéricas
Oi, Érica. É esse pacote e esse teste mesmo que você vai usar. E aí vai deixar os dados como numéricos. Porque o teste funciona com ranks, então o dado classificado como numérico será tratado como ordinal ;)
@@FernandaPeres Oi Fernanda, qual o sentido de usar a escala Likert para fazer Di=Yi-Xi? Você indica alguma referência? Segundo Conover (1998), esse teste exige escala no mínimo intervalar.
Mais uma aula pratica no R, excelente. Estou compartilhando seu canal para meus amigos. Uma ótima explicação, objetiva e rápida para estudos estatísticos no ambiente R.
Parabéns pelas aulas (vídeos).
:)
Que ótimo que as aulas estão te ajudando! E obrigada pela divulgação!!
Aulas excelentes! Tem ajudado muito meu aprendizado com R para os trabalhos da pós-graduação.
Muito proveitoso o video. Ajudou bastante na minha revisão. Parabéns e obrigada
parabéns Fê, ótima didática
Nossa moça, sua vinheta é muito fofa!
Obrigada, moça! ☺️
Oi Fernanda. Parabéns por todo o conteúdo. E obrigado, tem ajudado bastante.
Tenho uma pergunta: como faço para calcular o tamanho do efeito para análises feitas com o Wilcoxon?
Ainda não gravei vídeo sobre, mas tem as funções:
rcompanion::wilcoxonPairedR()
e
effectsize::rank_biserial(paired = TRUE)
Que funcionam para o Wilcoxon. Aí é só ajustar os argumentos para o seu caso.
Fernanda, parabéns pelo vídeo! Que didática!!
Agora, tem como transformar a estatística V em W?
Transformar V em W, não.
O V vai ser igual ao W nos casos em que a soma dos postos positiva é a menor.
Mas, nos casos em que isso não acontecer, tem que calcular essa soma.
Essa resposta do StackOverflow passa um código de R para fazer isso:
stackoverflow.com/questions/45233658/meaning-v-value-wilcoxen-signed-rank-test#:~:text=The%20V%2Dstatistic%20is%20the,of%20positive%20ranks%20(W%2B).
Eu também tenho um vídeo teórico, explicando o cálculo de Wilcoxon, que pode te ajudar a entender.
Um dúvida: qual é diferença entre Mann-Witney versus test-t para duas amostras independentes e entre o Wilcoxon versus o test-t pareado?
Um é um teste paramétrico (testes t), o outro não-paramétrico (Mann-Whitney e Wilcoxon). Os testes paramétricos se baseiam na média e têm vários pressupostos. Os não-paramétricos se baseiam nos postos (ranks) e não têm pressupostos quanto à distribuição dos dados.
@@FernandaPeres Perfeito, obrigado!
Oi Fernánda, muito bom o seu vídeo. Uma questao: se eu quiser compara varios grupos ao mesmo tempo, haveria alguma forma de fazer isto? ou devo fazer a cada dois? Grato!
Oi, para situações com mais de dois grupos e medidas repetidas o teste não paramétrico adequado é o Friedman (tenho vídeo dele).
Oi Fernanda. Suas aulas são sensacionais. Te acompanho desde a epoca do mestrado e sempre aprendo bastante.
Rodei o teste com um banco meu, e encontrei a seguinte mensagem de erro:
"2: In wilcox.test.default(dados$BDI_dom, dados$BDI_qua, paired = TRUE) :
cannot compute exact p-value with zeroes"
Me ajuda, por favor?
Fernanda, suas aulas são muito didáticas, obrigada por compartilhar! Assisti também o seu vídeo do Teste Mann-Whitney e fiquei com uma dúvida. No caso, eu tenho duas variáveis: mão de obra empregada na agricultura e número de estabelecimentos agropecuários. Tenho os dados dessas variáveis para os anos de 2006 e 2017. Para eu comparar a variável "mão de obra" de 2006 com a de 2017, utilizo o teste de Wilcoxon, pois se tratam de variáveis dependentes. Estou em dúvida se para comparar "mão de obra" de 2006 e "nº de estabelecimentos" de 2006, ainda considero que são amostras dependentes, ou se realizo o teste de Mann-Whitney (amostras independentes). Muito obrigada.
Oi, Isabela, nesse caso, pelo que eu entendi, você tem duas variáveis dependentes (nenhuma delas é de agrupamento). Então faz mais sentido você pensar em uma correlação (dá uma olhada no vídeo de correlação bivariada). Eu tenho uma explicação teórica sobre tipos de variáveis e qual teste escolher com base no tipo da sua em posts no Instagram: instagram.com/estatisticaaplicada
Abraços!
@@FernandaPeres Mi estimada a verdade ele tem 2 series temporais, ele pode analizar a tendencia, a relação temporal entre elas ou intra elas, é outro tipo de abordagem, dede que os dados para cada variavel não são amostras independente, são series temporais, logo precisa fazer uma analise de series temporais destas series.
Obrigado!
Senti falta do banco de dados. O link diz que foi excluído do dropbox.
Atualizei o link ;)
@@FernandaPeres Maravilha! Muito obrigado pela rápida resposta e parabéns pelo trabalho! =)
Excelente vídeo Fernanda !
Uma dúvida, eu vi em outro vídeo que devemos fazer um teste de correlação e caso os grupos não estejam correlacionados não devemos prosseguir. Isso é verdade?
Não, para essa teste, não... Ele compara as distribuições de dois grupos.
O que acontece é que na regressão simples, se não houver correlação entre as variáveis, o coeficiente não vai ser significativo, então não há necessidade de fazer. Mas ainda assim, pode ser feito... Só vai dar um resultado negativo.
Olá Fer. Já vou deixando o like. Qualquer dúvida entro em contato. Grande abraço.
Muito obrigada pela aula! Maravilhosa!
Tenho uma pergunta, é possível fazer o mesmo teste, analisando os períodos das convulsões, porém separando os sexos dos indivíduos, como faria?
E mais uma vez, obrigada Fernanda!
Na verdade, comparando os sexos
Oi, Tamires, obrigada!
Então, nesse caso você teria um delineamento misto: uma variável independente de medida repetida e outra que não é de medida repetida. Para isso, podemos usar a ANOVA mista (tenho vídeo sobre ela no canal). Mas, ela é um teste paramétrico. Se os pressupostos não forem atendidos, vai ser necessário um modelo mais complexo, como os modelos lineares generalizados (não tenho vídeo sobre eles no canal por enquanto).
Oi, Fernanda! Qual programa você usa para gravar suas aulas??
Oi, Rogério. Gravo no OBS Studio e edito no HitFilm. Os dois são gratuitos.
@@FernandaPeres Muito obrigado
Tenho acompanhado todas as suas aulas. São excelentes. Vc já tentou rodar programas estatísticos no GRAPHPAD? É muito bacana. Parabéns pelas aulas
Oi, Flávio, já usei, sim. Confesso que acho esse programa muito bom para fazer gráficos, mas não gosto dele para fazer testes estatísticos, porque há vários testes que ele não faz... Mas os gráficos são ótimos!
Que bom que as aulas estão sendo úteis! Abraços!
Fernanda maravilhosa como sempre!!!
Por acaso você conhece algum pacote que rode teste de wilcoxon para variáveis ordinais? Esse pacote só roda se as variáveis forem numéricas
Oi, Érica. É esse pacote e esse teste mesmo que você vai usar. E aí vai deixar os dados como numéricos. Porque o teste funciona com ranks, então o dado classificado como numérico será tratado como ordinal ;)
@@FernandaPeres ahhhhhhh eu havia transformado tudo em variável ordinal! Obrigada!
@@FernandaPeres Oi Fernanda, qual o sentido de usar a escala Likert para fazer Di=Yi-Xi? Você indica alguma referência? Segundo Conover (1998), esse teste exige escala no mínimo intervalar.
O pacote ‘rstatix' mudou de nome? não estou conseguindo instalar
Não, segue disponível no CRAN. Instalei agora para testar.
Obrigadaaaa@@FernandaPeres