Tuas aulas são ótimas, super detalhadas e com informações essenciais para a interpretação dos resultados! Estou gostando bastante de acompanhar por aqui. Muito obrigada pela aula!
Tente instalar o rstatix rodando apenas: install.packages("rstatix") E aí leia o que sai no console, pode ser que esteja dando erro nessa instalação. Jogando no Google você consegue descobrir como resolver o erro.
Optimo Fernanda. Eu tinha muitas dúvidas neste tipo de teste no R. Eu queria só deixar uma dica : Dê um olhar no pacote skimr. A funçào skim( )desse faz um resumo estátisco mais intuítivo do que a str() e o glimpse(). Sucessos.
seus videos são incriveis... ^^ achei quase tudo que eu procurava...so não achei poin carré plot... mas de rresto achei tudo que precisava...simplesmente perfeita suas video aulas
Ótimo vídeo! Também recomendo utilizar alguma estatística para o cálculo do tamanho do efeito para evitar o viés do tamanho da amostra. Segue um exemplo que eu fiz utilizando o pacote "rcompanion" library(rcompanion) wilcoxonR(x = dados$Nota_Fis, g = dados$Posição_Sala) # r = 0.605 wilcoxonR(x = dados$Nota_Hist, g = dados$Posição_Sala) # r = 0.18 A interpretação dos valores estão no livro do Cohen.
Tu é maravilhosa. vou assistir aos comerciais pois imagino que deva te beneficiar de alguma forma. O mais legal é que os comerciais sao avisados no video e nao interrompem o raciocinio. muito obrigada pela aula perfeitaa
Ahhhh, que fofa você!! Obrigada, os anúncios me ajudam super, é atualmente minha única remuneração com esses vídeos :) Agora, o local dos comerciais é mérito do algoritmo do RUclips, rsrs.
*.* Obrigada por responder!!! Já maratonei vários vídeos seus explicando sobre o R só hj! poderia depois explicar sobre delineamentos? Tipo, como aplicar os testes em DIC, DBC DQL, etc? Se vc montasse um curso, mesmo que pago, eu faria. Você dá aula particular, cobrando a hora? Esse é o meu contato: bm.zootec@gmail.com Bjs
Oi, Bárbara, eu dou aula particular, sim. Mas não tenho tanta experiência com esses delineamentos (são nomenclaturas não muito usadas na minha área). Vou te mandar um e-mail e aí você me explica melhor sua demanda :)
Excelente aula!! Uma dúvida: que alternativas técnicas existem quando ocorre muitos empates e os grupos têm tamanhos de amostra diferentes (não balanceado) ? E em qual biblioteca do R estão as funções? Li sobre "Hodges-Lehmann estimator". Há outras opções?
Seria muito legal se você fizesse um vídeo ensinando a parte teórica e talz. Por exemplo, diferenciando teste parâmetricos dos não paramétricos, como cada um funciona.... De qualquer forma, adorei a aula.
Professora, se um dos grupos tiver mais observações que o outro grupo (por exemplo, há 60 alunos que sentam no fundo e 30 que sentam na frente), o teste perde o poder explicativo?
Fernanda, parabéns pelos vídeos. São ótimos. Sou estudante da Medicina UFRB e estou fazendo uma análise estatística de um projeto de mestrado. Gostaria de tirar uma dúvida: quando eu apliquei Shapiro - Wilk para duas amostras independentes, um deu p > 0.05 e outro deu p
Olá Fernanda parabéns pelo conteúdo, realmente está democratizando o ensino de estatística através da programação! Porém, eu tenho uma dúvida: quando os tipos de distribuições são diferentes, como é necessário prosseguir? Utilizar outro teste estatístico? Qual? Obs. Sua playlist de conteúdos teóricos também é extraordinária!
Oi, Isabella, muito obrigada!!! ♥️ Então, a questão é que o que o Mann-Whitney está te dizendo é que há uma diferença nas distribuições, esse é o resultado. Nesses casos, eu acho que vale a pena colocar o histograma no artigo, como eu fiz. Também dá pra reportar informações como a mediana e a amplitude interquartil. O Mann-Whitney é o teste adequado a essa comparação.
Olá Fernanda, sua aula é sensacional, parabéns!!. Estou utilizando o RStudio e sua aula me ajudou muito. Estou fazendo umas análises com dados não normais e gostaria de relatar o tamanho do efeito nos resultados. Então eu gostaria de te perguntar se voce sabe como calcular o escore-Z para dados não paramétricos? Desde já, obrigado.
Oi, Júlio. O z escore não faz sentido para dados não-paramétricos, porque ele se baseia na média e no desvio-padrão. Mas, há tamanhos de efeito para dados paramétricos. Dá uma olhada na playlist de tamanho de efeito aqui do canal que eu ensino um adequado ao teste de Mann-Whitney.
Oi Fernanda, ainda não tinha visto essa playlist. Acabei de ver o vídeo, e me identifiquei quando voce falou sobre migrar do SPSS para o R, e que o SPPS já dá o valor de z (que eu chamei de z-escore quando te fiz a pergunta acima) e que o R não dá hahaha. A sua aula sobre Tamanho do efeito me ajudou muito, novamente parabéns e muito obrigado, seu canal é sensacional e muito didático, sempre indico para colegas que querem aprender sobre SPSS e R.
Oi Fernanda! Super obrigado por compartilhar tanto conosco! Estou tentando usar este script mas retorna o seguinte erro: Error in wilcox.test.default(x = c(1L, 1L, 1L, 14L, 1L, 1L, 1L, 27L, 1L, : 'x' deve ser numérico
Dá uma checada se a variável dependente que você está usando é mesmo numérica e foi lida pelo R corretamente como numérica. Os primeiros vídeos da playlist de R discutem isso, como ler o banco, como identificar se o tipo de variável está certo.
Quando eu vou usar o get_summary_stats aparece essa mensagem: Error in dados %>% group_by(Posicao_Sala) %>% get_summary_stats(Nota_Biol, : could not find function "%>%" Alguem sabe como eu resolvo?
Tem que ter certeza que o pacote dplyr está instalado e carregado. Eu explico esses detalhes de instalação e carregamento de pacotes nas primeiras aulas da playlist.
Olá Fernanda Estou assistindo seus vídeos para aprender um pouco mais sobre testes estatísticos, porém fiquei com uma dúvida. Poderia me ajudar? O resultado de p-value remete ao nível de significância? Ou seja, nas notas de Biologia o p foi 0.0001846, então podemos afirmar com 99% de confiança que as amostras são diferentes (hipótese alternativa)? Mais uma vez parabéns pelo seus vídeos!
Significa que mesmo que tivéssemos estabelecido um nível de significância de 1%, ainda rejeitaríamos a hipótese nula. Mas, tem que tomar cuidado para não confundir os conceitos de valor de p e nível de significância. O valor de p é algo difícil de interpretar corretamente. Sugiro assistir aos vídeos da playlist teórica aqui do canal, que explica como interpretar e como não podemos interpretar o valor de p ;)
Aula sensacional. Parabéns!! Tenho a seguinte dúvida: Estou fazendo acomparação de uma média de dias (mu no teste-t) com uma amostra. Ou seja, tenho uma amostra de dados contra um indicador. Após o teste de shapiro-wilk verifiquei que a amostra não é normal, sendo assim, entendo que seria pertinente fazer o teste de Mann-Whitney. Como fazer esse teste com uma amostra e um indicador, e não com duas amostras?
Oi, nesse caso você tem que fazer o teste de Wilcoxon para uma amostra. Procura por Wilcoxon one-sample test que dá para achar material bom em blogs :)
@@FernandaPeres sem palavras para lhe agradecer a dica! Eu consegui realizar o teste com a fórmula simples (wilcox.test(dados$tempo.que.o.FIP.permaneceu.como.acionista.depois.do.IPO, mu = 1095). Muito grato! Por último, se puder indicar alguma referência bibliográfica eu lhe agradeceria ainda mais.
Fernanda acho suas aulas muito didáticas. Obrigado por compartilhar. Uma dúvida que ainda não vi nos vídeos. Supondo que esteja utilizando dados que não apresentem distribuição normal , avaliando duas variáveis independentes testando 100 co-variáveis. Utilizei o teste de Mann -Whitney para duas amostras independentes usando o spss e algumas co-variáveis tiveram o p
Oi, Hélcio. Tudo bem? Obrigada pelo feedback! Pelo que você escreveu, entendi que você tem 100 variáveis dependentes, certo? Não covariáveis. Porque o Mann-Whitney nem consegue avaliar efeito de covariável... Nesse caso, ainda mais com essa quantidade tão alta de variáveis dependentes, a correção é recomendada, sim. Até onde eu sei, o SPSS não faz mesmo. Há essa sugestão de sintaxe: www.ibm.com/support/pages/does-spss-statistics-offer-multiple-comparisons-using-benjamini-hochberg-method-control-false-discovery-rate Mas achei que talvez seja mais fácil calcular na mão ou usar uma calculadora online. Esse site é uma calculadora online: tools.carbocation.com/FDR E esse vídeo tem uma explicação excelente sobre a importância da correção e sobre como calculá-la: ruclips.net/video/K8LQSvtjcEo/видео.html Abraços!
Oii, Fernanda! Será que você poderia me ajudar? Minhas amostras deram normalidade no Shapiro e homogeneas no Levene, mas possuem 4 outliers. É melhor que eu faça um não paramétrico ou tem algo que eu possa fazer pra mexer nesses outliers? Foram 4 de um total de 8 para aquele grupo.
Fiz o Mann Whitney no Prisma e deu diferença estatística significativa, porém a mediana dos dois grupos foi a mesma. Como posso interpretar esse resultado?
É exatamente isso que eu discuto no início desse vídeo, que o Mann-Whitney compara as distribuições, não as medianas. Recomendo assistir a parte inicial.
Bom dia professora, eu consigo colocar algum termo no script, que me permita conseguir o "summary_stats" porém apenas com alunos que apresentem notas maiores ou menores do que um valor x? Algum operador que me permita selecionar algo do tipo "Nota_Hist>="4"", por exemplo.
Ola Fernanda, perdoe tantas perguntas mas fique fã dos seus excelente vídeos e estou assistindo todos. Neste caso não precisaria fazer os testes de normalidade antes e de homocedasticidade? Vi que vc usou o mesmo banco do teste-t que seria de distribuição normal. Outra coisa, calcular o d de Cohen para essas testes não paramétrico seria adequado tanto quanto para os testes paramétricos?
Oi. Não, como esse é um teste não paramétrico, não há o pressuposto de normalidade ou de homogeneidade. Mas o d de Cohen não é um tamanho de efeito adequado ao Mann-Whitney. O tamanho de efeito usado nesse caso é, se não me engano, o eta quadrado.
Oi, Fernanda! No caso, tenho menos de 50 observações, porém quando fiz o teste no Rstudio não apareceu essa mensagem em vermelho, isso significa que está errado? ou só as vezes aparece a mensagem?
Oi Fernanda. Acabei colocar um erro no vídeo sobre teste t. Aqui tb não consegui rodar o comando. Diferente do q vc pontuou sobre a mensagem de atenção, o meu script está dando erro no comando wilcox.test (Error in wilcox.test.formula(peso ~ tratamentos, data = dados) : fator de agrupamento deve ter exatamente 2 níveis". O mesmo do test t
pesquisando mais sobre o assunto, ao usar o comando factor(), vi q minha variável dependente tem 40 fatores e minha variável independente tem 4. Sendo assim tenho q usar outro teste?
Olha, a dependente talvez não seja fator. Veja isso direito. Se for uma variável dependente categórica, e não numérica, você terá que fazer qui-quadrado ou regressão logística. O problema que está dando é por causa da dependente. Os testes de Mann-Whitney e teste t só permitem dois grupos. Para mais de dois, os testes recomendados são ANOVA e Kruskal-Wallis. Eu tenho essas explicações mais teóricas no Instagram: instagram.com/estatisticaaplicada
Prof, ao rodar o shapiro test para analisar a normalidade dos dados para 2 grupos diferentes com base numa variável dependente, o p-valor para um dos grupos foi menor que 0.05. Ou seja, a distribuição se apresentou normal para um grupo e diferente para o outro. Nesse caso, para analisá-los posteriormente, devo preferir o Mann-Whitney ao t-test?
Não tem uma resposta certa para essa pergunta. Porque tem argumentos que o teste t é robusto a violações na normalidade, principalmente quando o n é maior. Mas, eu faria o Mann-Whitney, e compararia ao resultado do teste t. Tem também a opção de fazer uma transformação do dado (logaritmizar, por exemplo).
Fernanda, estou acompanhando sua playlist e fiquei com uma dúvida. Em teste T de amostras independentes você usou esses mesmo banco de dados, e os comandos foram praticamentes os mesmo, basicamente mudando a função, um t.test e outro wilcox.test. Qual a diferença em usar as duas funções em relação aos dados? Rodei os dois e os valores de P foram diferentes
Oi, Filipe, um deles é um teste paramétrico e o outro não-paramétrico. Os cálculos são bem diferentes e o valor de p também. Eles são usados para o mesmo tipo de problema: dois grupos independentes, uma variável numérica a ser comparada. Mas, o teste t por ser paramétrico tem vários pressupostos (normalidade da variável dependente numérica, homogeneidade de variâncias, ausência de outliers). Os testes não paramétricos tem menor poder (menor capacidade de detectar diferenças caso existam), mas não tem esses pressupostos. Então são usados quando o banco não atende a essas exigências do teste t. No vídeo de teste t no Excel eu discuto isso.
Se eu quero aplicar o teste de Mann-Witney, mas ele também leva em consideração a distribuição dos dados, para que eu tenha certeza de que o valor de p é referente a mediana, eu preciso analisar se a distribuição é semelhante, certo? Eu sei, por exemplo, que posso usar o teste de shapiro-wilk para conseguir saber se a distribuição dos dados é normal, mas, no caso de não normalidade, como eu faço para testar se as distribuições de 2 dados que tenho é significativamente diferente uma da outra, de forma que poderei levar em consideração o valor de p gerado pelo teste de mann-witney?
Luddy, é isso: o Mann-Whitney compara as distribuições. Se elas forem semelhantes, ele pode ser interpretado como uma comparação de medianas. Mas, caso não sejam, o p dele indicará apenas que as distribuições diferem. Isso, por si só, já é um resultado relevante. No R, é possível também fazer uma ANOVA robusta, usando as medianas. O livro de R do Andy Field (Discovering Statistics using R) explica como fazer.
@@luddysearom6508 Como eu te falei, o próprio Mann-Whitney está fazendo essa comparação. E aí a sugestão é complementar essa análise com a análise gráfica. O teste de Kolmogorov-Smirnov é também usado para comparar duas distribuições, mas eu nunca usei para isso: towardsdatascience.com/how-to-compare-two-distributions-in-practice-8c676904a285
@@FernandaPeres Ah, desculpa, quando eu respondi meu comentário, não tinha atualizado a página e sua resposta não aparecia ainda hahaha Obrigado :) No caso da ANOVA, ela não pode ser feita só quando os dados são normais? Ou "ANOVA robusta" é um tipo de ANOVA que pode ser feita quando os dados não são normais?
Olá professora, tudo bom? Excelente aula, gostaria apenas de tirar uma dúvida: As variáveis independentes podem ser um valor em percentual? Estou comparando a porcentagem de reciclagem entre dois tipos de empresas, as poluidoras e as não poluidoras, não estou sabendo se esse teste é mesmo o mais adequado pro caso (distribuição não normal e grupos independentes)
Oi, Samylla, tudo bem? Acho que você está se referindo às dependentes. As independentes em geral são as de agrupamento, que no seu caso parece ser o tipo de empresa. Esse valor percentual, pelo que entendi, indica uma frequência: porcentagem de itens reciclados. Nesse caso, o qui-quadrado parece mais adequado. Recomendo assistir ao vídeo de qui-quadrado de independência. Só lembrando que o qui-quadrado não deve ser feito com as porcentagens, e sim com valores absolutos (por exemplo, ao invés de inserir que 20% dos itens são reciclados, colocar a quantidade absoluta).
@@FernandaPeres Muito obrigada por me responder!! ♥️ Realmente, eu tava analisando melhor o problema e o teste de qui quadrado faz mais sentido para o que eu estou buscando verificar! Ele é um teste Não Paramétrico, certo? Nele eu devo testar a normalidade da amostra separada por grupos também (no caso do R a função byf.shapiro na variável reciclagem)?
@@amylaag É um teste não paramétrico, e como é um teste para associação entre duas variáveis categóricas, não tem nenhuma exigência de distribuição. Não precisa testar normalidade, por exemplo. Procurando em inglês tem sempre tutoriais muito bons no R, deve dar para encontrar um legal de qui-quadrado.
Oi Fernanda! Parabéns pelos vídeos! Estou aprendendo muito. Porém, não consegui rodar esse teste com uma variável dependente categórica... o programa informa q y precisa ser numérico... Como resolvo isso?
O Mann-Whitney não pode ser usado com variável nominal. A variável dependente deve ser ordinal ou numérica. Para associação entre variáveis nominais, existe o qui-quadrado.
@@FernandaPeres Oi de novo! rsrs É que no instante 2:09 do seu vídeo sugere-se que a variável dependente pode ser categórica ordinal. Daí, como eu pretendo analisar a relação entre presença e ausência de um microrganismo (variável independente categórica nominal) com os graus de lesão citológica dos pacientes (variável dependente categórica ordinal), pensei em usar esse teste. Como faço pra rodar um teste dessa forma? Ou o qui-quadrado é mais seguro? Agradeço mais uma vez pelo seu pronto feedback!
Sim, como eu respondi no comentário, a variável dependente pode ser ordinal. Nesses casos, o Mann-Whitney provavelmente será mais adequado que o qui-quadrado, porque o teste do qui-quadrado vai ignorar a característica ordinal da variável.
@@FernandaPeres Fiquei com a mesma dúvida do Roberto: minha variável independente é composta por 2 grupos independentes, e minha variável dependente é categórica ordinal. O Mann-Whitney seria adequado nesse caso, pelo que entendi. Certo? Se sim, minha variável dependente categórica ordinal deve ser mantida como número no banco de dados?
Fernanda, esse teste é para só 2 níveis, né? Pelo menos eu tento rodar e ele dá erro... eu tenho 3 genótipos e uma variável numérica pra relacionar com eles. Que outro não paramétrico eu posso usar?
@@FernandaPeres se não for abusar. No caso de eu ter detectado outliers (a partir daquele teu vídeo de anova 1 via), eu parto pra esse não paramétrico ou tem algo que eu possa fazer pra poder fazer a anova?
@@kateyaas Uma opção é comparar os resultados analisando pela ANOVA e pelo não-paramétrico. Porque a maior preocupação que temos que ter é que a ANOVA é um teste que compara médias, e médias são influenciadas por outliers. Há também uma ANOVA robusta, que usa a média aparada. Ela acaba sendo menos influenciada por outliers. O Andy Field explica no livro dele, Discovering Statistics Using R.
Olá Fernanda... estou tendo um problema quando faço o carregamento do pacote "rstatix". Aparece esse erro "Error in library(rstatix) : there is no package called ‘rstatix’". Não sei como resolver. Já até atualizei o meu RStudio, mas mesmo assim continua aparecendo isso. Pode ser alguma besteira que estou fazendo (bem possível, porque sou realmente bem "iniciante"! rs.). Vc sabe como resolvo isso? Obrigada desde já!
Oi, Carolina, tudo bem? Você instalou o pacote antes? install.packages("rstatix") E aí depois você usa o library. Veja se é isso. Mas me parece ser, porque pela mensagem de erro o R não conhece esse pacote. Ele dá esse tipo de erro quando o pacote nunca foi instalado. Eu tenho uns vídeos no começo da playlist que eu explico mais detalhadamente essa parte de instalação :) Mas se não funcionar, me fala, que tento descobrir o que pode ser!
E o estranho é que eu vejo as opções de pastas no comando "library" e de fato não aparece "rstatix". Não sei que treta que tá rolando por aqui não! rsrs
@@FernandaPeres quando ele termina de "instalar", a última linha aparece assim "Warning in install.packages : installation of package ‘rstatix’ had non-zero exit status "
@@carolinavalenca-barbosa7037 Oi, Carolina, esse erro indica que ele não está mesmo conseguindo carregar o pacote. Esse artigo do LinkedIn explica como fazer uma instalação manual para situações em que dá erro: www.linkedin.com/pulse/adicionando-pacotes-rstudio-manualmente-rodrigo-rosa-da-silva/ E essa discussão do StackOverflow dá mais algumas sugestões de como resolver: pt.stackoverflow.com/questions/328148/erro-ao-instalar-pacotes-no-rstudio#:~:text=Esse%20erro%20pode%20ser%20pro,instalar%20ou%20atualizar%20um%20pacote.
Tuas aulas são ótimas, super detalhadas e com informações essenciais para a interpretação dos resultados! Estou gostando bastante de acompanhar por aqui. Muito obrigada pela aula!
Amo tanto seus vídeos e sua didática
Parabéns pela aula. Está ajudando muito.
Tente instalar o rstatix rodando apenas:
install.packages("rstatix")
E aí leia o que sai no console, pode ser que esteja dando erro nessa instalação. Jogando no Google você consegue descobrir como resolver o erro.
Os teus vídeos são a ferramenta mais didática em R que eu já vi. Excelentes. Muito obrigado!
Obrigada pela aula professora!
Seus vídeos são excelentes! Parabéns!!!
Optimo Fernanda. Eu tinha muitas dúvidas neste tipo de teste no R. Eu queria só deixar uma dica : Dê um olhar no pacote skimr. A funçào skim( )desse faz um resumo estátisco mais intuítivo do que a str() e o glimpse().
Sucessos.
Muito legal Fernanda!
Ajudou muito.
Obrigado e parabéns pela aula.
Sem palavras para quanto suas aulas salvaram minha vida acadêmica. Trabalho PHODA!
Oi Fernanda, parabéns e obrigado pelo conteudo!!!
Obrigada pela aula!
seus videos são incriveis... ^^ achei quase tudo que eu procurava...so não achei poin carré plot... mas de rresto achei tudo que precisava...simplesmente perfeita suas video aulas
Suas aulas me salvam muito, obrigada!
O nome desse canal devia ser "O caminho das pedras, com Fernanda Peres". Aulas excelentes!
Hahahahaha! Amei!
Muito bom. Parabéns pelo trabalho.
Excelentes explicações! Tornou fácil algo que é naturalmente complexo. Parabéns! :) Ajudou-me bastante! 😊
Amando seus vídeos
Parabéns! Fantástica a sua aula! Muito clara e objetiva. Ajudou-me muito :)
Mulher, tu é extraordinária!!!! Parabéns !!! Quero chegar nesse nível algum dia rsrsrs
Hahahaha! Muito obrigada! Mas não sou isso tudo, não. Você daqui a pouco chega nesse conhecimento de estatística :)
Maravilhosaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa! 😊😊
Ótimo vídeo!
Também recomendo utilizar alguma estatística para o cálculo do tamanho do efeito para evitar o viés do tamanho da amostra. Segue um exemplo que eu fiz utilizando o pacote "rcompanion"
library(rcompanion)
wilcoxonR(x = dados$Nota_Fis, g = dados$Posição_Sala) # r = 0.605
wilcoxonR(x = dados$Nota_Hist, g = dados$Posição_Sala) # r = 0.18
A interpretação dos valores estão no livro do Cohen.
Muito bem explicado o vídeo. Muito obrigada!
Muito bomm!
Tu é maravilhosa. vou assistir aos comerciais pois imagino que deva te beneficiar de alguma forma. O mais legal é que os comerciais sao avisados no video e nao interrompem o raciocinio. muito obrigada pela aula perfeitaa
Ahhhh, que fofa você!! Obrigada, os anúncios me ajudam super, é atualmente minha única remuneração com esses vídeos :)
Agora, o local dos comerciais é mérito do algoritmo do RUclips, rsrs.
*.*
Obrigada por responder!!!
Já maratonei vários vídeos seus explicando sobre o R só hj!
poderia depois explicar sobre delineamentos?
Tipo, como aplicar os testes em DIC, DBC DQL, etc?
Se vc montasse um curso, mesmo que pago, eu faria.
Você dá aula particular, cobrando a hora?
Esse é o meu contato: bm.zootec@gmail.com
Bjs
Oi, Bárbara, eu dou aula particular, sim. Mas não tenho tanta experiência com esses delineamentos (são nomenclaturas não muito usadas na minha área). Vou te mandar um e-mail e aí você me explica melhor sua demanda :)
Excelente aula!! Uma dúvida: que alternativas técnicas existem quando ocorre muitos empates e os grupos têm tamanhos de amostra diferentes (não balanceado) ? E em qual biblioteca do R estão as funções? Li sobre "Hodges-Lehmann estimator". Há outras opções?
Seria muito legal se você fizesse um vídeo ensinando a parte teórica e talz. Por exemplo, diferenciando teste parâmetricos dos não paramétricos, como cada um funciona....
De qualquer forma, adorei a aula.
Eu pretendo gravar esses vídeos, sim. Eu já tenho uma playlist teórica no canal, se interessar. Abraços!
Professora, se um dos grupos tiver mais observações que o outro grupo (por exemplo, há 60 alunos que sentam no fundo e 30 que sentam na frente), o teste perde o poder explicativo?
Oi Fernanda, excelente a sua aula. Perfeita. Fiquei com uma dúvida, o valor de W equivale ao valor de U?
Fernanda, parabéns pelos vídeos. São ótimos. Sou estudante da Medicina UFRB e estou fazendo uma análise estatística de um projeto de mestrado. Gostaria de tirar uma dúvida: quando eu apliquei Shapiro - Wilk para duas amostras independentes, um deu p > 0.05 e outro deu p
Perfeito! Obrigado
Parabéns, consegui entender este mistério da estatística rs
Olá Fernanda parabéns pelo conteúdo, realmente está democratizando o ensino de estatística através da programação! Porém, eu tenho uma dúvida: quando os tipos de distribuições são diferentes, como é necessário prosseguir? Utilizar outro teste estatístico? Qual? Obs. Sua playlist de conteúdos teóricos também é extraordinária!
Oi, Isabella, muito obrigada!!! ♥️
Então, a questão é que o que o Mann-Whitney está te dizendo é que há uma diferença nas distribuições, esse é o resultado. Nesses casos, eu acho que vale a pena colocar o histograma no artigo, como eu fiz. Também dá pra reportar informações como a mediana e a amplitude interquartil. O Mann-Whitney é o teste adequado a essa comparação.
@@FernandaPeres Ah sim, muito obrigada pela resposta! ^^
@@FernandaPeres Obrigada, estava com a mesma dúvida
Olá Fernanda, sua aula é sensacional, parabéns!!. Estou utilizando o RStudio e sua aula me ajudou muito. Estou fazendo umas análises com dados não normais e gostaria de relatar o tamanho do efeito nos resultados. Então eu gostaria de te perguntar se voce sabe como calcular o escore-Z para dados não paramétricos? Desde já, obrigado.
Oi, Júlio. O z escore não faz sentido para dados não-paramétricos, porque ele se baseia na média e no desvio-padrão. Mas, há tamanhos de efeito para dados paramétricos. Dá uma olhada na playlist de tamanho de efeito aqui do canal que eu ensino um adequado ao teste de Mann-Whitney.
Oi Fernanda, ainda não tinha visto essa playlist. Acabei de ver o vídeo, e me identifiquei quando voce falou sobre migrar do SPSS para o R, e que o SPPS já dá o valor de z (que eu chamei de z-escore quando te fiz a pergunta acima) e que o R não dá hahaha. A sua aula sobre Tamanho do efeito me ajudou muito, novamente parabéns e muito obrigado, seu canal é sensacional e muito didático, sempre indico para colegas que querem aprender sobre SPSS e R.
Oi Fernanda! Super obrigado por compartilhar tanto conosco! Estou tentando usar este script mas retorna o seguinte erro: Error in wilcox.test.default(x = c(1L, 1L, 1L, 14L, 1L, 1L, 1L, 27L, 1L, :
'x' deve ser numérico
Dá uma checada se a variável dependente que você está usando é mesmo numérica e foi lida pelo R corretamente como numérica.
Os primeiros vídeos da playlist de R discutem isso, como ler o banco, como identificar se o tipo de variável está certo.
Quando eu vou usar o get_summary_stats aparece essa mensagem: Error in dados %>% group_by(Posicao_Sala) %>% get_summary_stats(Nota_Biol, :
could not find function "%>%" Alguem sabe como eu resolvo?
Tem que ter certeza que o pacote dplyr está instalado e carregado. Eu explico esses detalhes de instalação e carregamento de pacotes nas primeiras aulas da playlist.
Olá Fernanda
Estou assistindo seus vídeos para aprender um pouco mais sobre testes estatísticos, porém fiquei com uma dúvida. Poderia me ajudar?
O resultado de p-value remete ao nível de significância? Ou seja, nas notas de Biologia o p foi 0.0001846, então podemos afirmar com 99% de confiança que as amostras são diferentes (hipótese alternativa)?
Mais uma vez parabéns pelo seus vídeos!
Significa que mesmo que tivéssemos estabelecido um nível de significância de 1%, ainda rejeitaríamos a hipótese nula. Mas, tem que tomar cuidado para não confundir os conceitos de valor de p e nível de significância. O valor de p é algo difícil de interpretar corretamente. Sugiro assistir aos vídeos da playlist teórica aqui do canal, que explica como interpretar e como não podemos interpretar o valor de p ;)
Aula sensacional. Parabéns!! Tenho a seguinte dúvida: Estou fazendo acomparação de uma média de dias (mu no teste-t) com uma amostra. Ou seja, tenho uma amostra de dados contra um indicador. Após o teste de shapiro-wilk verifiquei que a amostra não é normal, sendo assim, entendo que seria pertinente fazer o teste de Mann-Whitney. Como fazer esse teste com uma amostra e um indicador, e não com duas amostras?
Oi, nesse caso você tem que fazer o teste de Wilcoxon para uma amostra. Procura por Wilcoxon one-sample test que dá para achar material bom em blogs :)
@@FernandaPeres sem palavras para lhe agradecer a dica! Eu consegui realizar o teste com a fórmula simples (wilcox.test(dados$tempo.que.o.FIP.permaneceu.como.acionista.depois.do.IPO, mu = 1095). Muito grato! Por último, se puder indicar alguma referência bibliográfica eu lhe agradeceria ainda mais.
Fernanda acho suas aulas muito didáticas. Obrigado por compartilhar.
Uma dúvida que ainda não vi nos vídeos. Supondo que esteja utilizando dados que não apresentem distribuição normal , avaliando duas variáveis independentes testando 100 co-variáveis. Utilizei o teste de Mann -Whitney para duas amostras independentes usando o spss e algumas co-variáveis tiveram o p
Oi, Hélcio. Tudo bem? Obrigada pelo feedback!
Pelo que você escreveu, entendi que você tem 100 variáveis dependentes, certo? Não covariáveis. Porque o Mann-Whitney nem consegue avaliar efeito de covariável...
Nesse caso, ainda mais com essa quantidade tão alta de variáveis dependentes, a correção é recomendada, sim. Até onde eu sei, o SPSS não faz mesmo. Há essa sugestão de sintaxe:
www.ibm.com/support/pages/does-spss-statistics-offer-multiple-comparisons-using-benjamini-hochberg-method-control-false-discovery-rate
Mas achei que talvez seja mais fácil calcular na mão ou usar uma calculadora online.
Esse site é uma calculadora online:
tools.carbocation.com/FDR
E esse vídeo tem uma explicação excelente sobre a importância da correção e sobre como calculá-la:
ruclips.net/video/K8LQSvtjcEo/видео.html
Abraços!
Oii, Fernanda! Será que você poderia me ajudar? Minhas amostras deram normalidade no Shapiro e homogeneas no Levene, mas possuem 4 outliers. É melhor que eu faça um não paramétrico ou tem algo que eu possa fazer pra mexer nesses outliers? Foram 4 de um total de 8 para aquele grupo.
Fiz o Mann Whitney no Prisma e deu diferença estatística significativa, porém a mediana dos dois grupos foi a mesma. Como posso interpretar esse resultado?
É exatamente isso que eu discuto no início desse vídeo, que o Mann-Whitney compara as distribuições, não as medianas. Recomendo assistir a parte inicial.
Bom dia professora, eu consigo colocar algum termo no script, que me permita conseguir o "summary_stats" porém apenas com alunos que apresentem notas maiores ou menores do que um valor x? Algum operador que me permita selecionar algo do tipo "Nota_Hist>="4"", por exemplo.
A mesma pergunta vale para o histograma, se consigo fazê-lo ignorando notas abaixo ou acima de x.
Ola Fernanda, perdoe tantas perguntas mas fique fã dos seus excelente vídeos e estou assistindo todos.
Neste caso não precisaria fazer os testes de normalidade antes e de homocedasticidade? Vi que vc usou o mesmo banco do teste-t que seria de distribuição normal.
Outra coisa, calcular o d de Cohen para essas testes não paramétrico seria adequado tanto quanto para os testes paramétricos?
Oi. Não, como esse é um teste não paramétrico, não há o pressuposto de normalidade ou de homogeneidade. Mas o d de Cohen não é um tamanho de efeito adequado ao Mann-Whitney. O tamanho de efeito usado nesse caso é, se não me engano, o eta quadrado.
Olá, obrigada pelos vídeos! Poderia, por favor fazer para Mann-Kendal e Pettit ?
Não é um teste que eu tenha domínio...
Oi, Fernanda! No caso, tenho menos de 50 observações, porém quando fiz o teste no Rstudio não apareceu essa mensagem em vermelho, isso significa que está errado? ou só as vezes aparece a mensagem?
Oi, eu não me preocuparia. As vezes o pacote atualiza e os avisos mudam. Se não apareceu mensagem de erro ou warning, segue com a análise :)
Oi Fernanda. Acabei colocar um erro no vídeo sobre teste t. Aqui tb não consegui rodar o comando. Diferente do q vc pontuou sobre a mensagem de atenção, o meu script está dando erro no comando wilcox.test (Error in wilcox.test.formula(peso ~ tratamentos, data = dados) :
fator de agrupamento deve ter exatamente 2 níveis". O mesmo do test t
pesquisando mais sobre o assunto, ao usar o comando factor(), vi q minha variável dependente tem 40 fatores e minha variável independente tem 4. Sendo assim tenho q usar outro teste?
Olha, a dependente talvez não seja fator. Veja isso direito. Se for uma variável dependente categórica, e não numérica, você terá que fazer qui-quadrado ou regressão logística.
O problema que está dando é por causa da dependente. Os testes de Mann-Whitney e teste t só permitem dois grupos. Para mais de dois, os testes recomendados são ANOVA e Kruskal-Wallis. Eu tenho essas explicações mais teóricas no Instagram: instagram.com/estatisticaaplicada
@@FernandaPeres Obrigada!
Prof, ao rodar o shapiro test para analisar a normalidade dos dados para 2 grupos diferentes com base numa variável dependente, o p-valor para um dos grupos foi menor que 0.05. Ou seja, a distribuição se apresentou normal para um grupo e diferente para o outro. Nesse caso, para analisá-los posteriormente, devo preferir o Mann-Whitney ao t-test?
Não tem uma resposta certa para essa pergunta. Porque tem argumentos que o teste t é robusto a violações na normalidade, principalmente quando o n é maior. Mas, eu faria o Mann-Whitney, e compararia ao resultado do teste t.
Tem também a opção de fazer uma transformação do dado (logaritmizar, por exemplo).
@@FernandaPeres Grato pelo feedback :)
Fernanda, estou acompanhando sua playlist e fiquei com uma dúvida. Em teste T de amostras independentes você usou esses mesmo banco de dados, e os comandos foram praticamentes os mesmo, basicamente mudando a função, um t.test e outro wilcox.test. Qual a diferença em usar as duas funções em relação aos dados? Rodei os dois e os valores de P foram diferentes
Oi, Filipe, um deles é um teste paramétrico e o outro não-paramétrico. Os cálculos são bem diferentes e o valor de p também. Eles são usados para o mesmo tipo de problema: dois grupos independentes, uma variável numérica a ser comparada. Mas, o teste t por ser paramétrico tem vários pressupostos (normalidade da variável dependente numérica, homogeneidade de variâncias, ausência de outliers). Os testes não paramétricos tem menor poder (menor capacidade de detectar diferenças caso existam), mas não tem esses pressupostos. Então são usados quando o banco não atende a essas exigências do teste t. No vídeo de teste t no Excel eu discuto isso.
@@FernandaPeres ah, sim, verdade. Obrigado ☺️
Se eu quero aplicar o teste de Mann-Witney, mas ele também leva em consideração a distribuição dos dados, para que eu tenha certeza de que o valor de p é referente a mediana, eu preciso analisar se a distribuição é semelhante, certo? Eu sei, por exemplo, que posso usar o teste de shapiro-wilk para conseguir saber se a distribuição dos dados é normal, mas, no caso de não normalidade, como eu faço para testar se as distribuições de 2 dados que tenho é significativamente diferente uma da outra, de forma que poderei levar em consideração o valor de p gerado pelo teste de mann-witney?
Luddy, é isso: o Mann-Whitney compara as distribuições. Se elas forem semelhantes, ele pode ser interpretado como uma comparação de medianas. Mas, caso não sejam, o p dele indicará apenas que as distribuições diferem. Isso, por si só, já é um resultado relevante.
No R, é possível também fazer uma ANOVA robusta, usando as medianas. O livro de R do Andy Field (Discovering Statistics using R) explica como fazer.
Tipo, eu consigo ver com o histograma, mas existe algum teste que demonstra se a diferença na distribuição é significativa?
@@luddysearom6508 Como eu te falei, o próprio Mann-Whitney está fazendo essa comparação. E aí a sugestão é complementar essa análise com a análise gráfica.
O teste de Kolmogorov-Smirnov é também usado para comparar duas distribuições, mas eu nunca usei para isso: towardsdatascience.com/how-to-compare-two-distributions-in-practice-8c676904a285
@@FernandaPeres Ah, desculpa, quando eu respondi meu comentário, não tinha atualizado a página e sua resposta não aparecia ainda hahaha
Obrigado :)
No caso da ANOVA, ela não pode ser feita só quando os dados são normais? Ou "ANOVA robusta" é um tipo de ANOVA que pode ser feita quando os dados não são normais?
Não consigo instalar o pacote rstatix, acho que não está mais disponível, vc tem a opção de outro?
Acabei de instalar aqui, está disponível, sim.
Nessa linha: if(!require(dplyr)) install.packages("rstatix") mude o dplyr por rstatix.
Olá professora, tudo bom? Excelente aula, gostaria apenas de tirar uma dúvida: As variáveis independentes podem ser um valor em percentual? Estou comparando a porcentagem de reciclagem entre dois tipos de empresas, as poluidoras e as não poluidoras, não estou sabendo se esse teste é mesmo o mais adequado pro caso (distribuição não normal e grupos independentes)
Oi, Samylla, tudo bem? Acho que você está se referindo às dependentes. As independentes em geral são as de agrupamento, que no seu caso parece ser o tipo de empresa. Esse valor percentual, pelo que entendi, indica uma frequência: porcentagem de itens reciclados. Nesse caso, o qui-quadrado parece mais adequado. Recomendo assistir ao vídeo de qui-quadrado de independência. Só lembrando que o qui-quadrado não deve ser feito com as porcentagens, e sim com valores absolutos (por exemplo, ao invés de inserir que 20% dos itens são reciclados, colocar a quantidade absoluta).
Ah, infelizmente ainda não tenho vídeo de qui-quadrado no R. Só no SPSS...
@@FernandaPeres Muito obrigada por me responder!! ♥️ Realmente, eu tava analisando melhor o problema e o teste de qui quadrado faz mais sentido para o que eu estou buscando verificar! Ele é um teste Não Paramétrico, certo? Nele eu devo testar a normalidade da amostra separada por grupos também (no caso do R a função byf.shapiro na variável reciclagem)?
@@amylaag É um teste não paramétrico, e como é um teste para associação entre duas variáveis categóricas, não tem nenhuma exigência de distribuição. Não precisa testar normalidade, por exemplo. Procurando em inglês tem sempre tutoriais muito bons no R, deve dar para encontrar um legal de qui-quadrado.
@@FernandaPeres Obrigada novamente Fernanda! Seu canal está me ajudando muito com minha dissertação =)
Oi Fernanda! Parabéns pelos vídeos! Estou aprendendo muito. Porém, não consegui rodar esse teste com uma variável dependente categórica... o programa informa q y precisa ser numérico... Como resolvo isso?
O Mann-Whitney não pode ser usado com variável nominal. A variável dependente deve ser ordinal ou numérica.
Para associação entre variáveis nominais, existe o qui-quadrado.
@@FernandaPeres Oi de novo! rsrs
É que no instante 2:09 do seu vídeo sugere-se que a variável dependente pode ser categórica ordinal. Daí, como eu pretendo analisar a relação entre presença e ausência de um microrganismo (variável independente categórica nominal) com os graus de lesão citológica dos pacientes (variável dependente categórica ordinal), pensei em usar esse teste. Como faço pra rodar um teste dessa forma? Ou o qui-quadrado é mais seguro?
Agradeço mais uma vez pelo seu pronto feedback!
Sim, como eu respondi no comentário, a variável dependente pode ser ordinal. Nesses casos, o Mann-Whitney provavelmente será mais adequado que o qui-quadrado, porque o teste do qui-quadrado vai ignorar a característica ordinal da variável.
@@FernandaPeres
Fiquei com a mesma dúvida do Roberto: minha variável independente é composta por 2 grupos independentes, e minha variável dependente é categórica ordinal.
O Mann-Whitney seria adequado nesse caso, pelo que entendi. Certo?
Se sim, minha variável dependente categórica ordinal deve ser mantida como número no banco de dados?
@@karinamiura4950 Sim, Karina, seria adequado. Você tem que estabelecer que é uma variável ordinal. Eu ensino isso nas primeiras aulas da playlist.
Fernanda, esse teste é para só 2 níveis, né? Pelo menos eu tento rodar e ele dá erro... eu tenho 3 genótipos e uma variável numérica pra relacionar com eles. Que outro não paramétrico eu posso usar?
Sim, só dois. Para mais de dois é o Kruskal-Wallis.
@@FernandaPeres Muuuito obrigada, Fernanda! Teus vídeos têm me salvado!!!
@@FernandaPeres se não for abusar. No caso de eu ter detectado outliers (a partir daquele teu vídeo de anova 1 via), eu parto pra esse não paramétrico ou tem algo que eu possa fazer pra poder fazer a anova?
@@kateyaas Uma opção é comparar os resultados analisando pela ANOVA e pelo não-paramétrico. Porque a maior preocupação que temos que ter é que a ANOVA é um teste que compara médias, e médias são influenciadas por outliers. Há também uma ANOVA robusta, que usa a média aparada. Ela acaba sendo menos influenciada por outliers. O Andy Field explica no livro dele, Discovering Statistics Using R.
@@FernandaPeres Aaah muito muito obrigada, Fernanda!!! Você é maravilhosa, obrigada por esse conteúdo todo e pela atenção 🙏🥰
Olá Fernanda... estou tendo um problema quando faço o carregamento do pacote "rstatix". Aparece esse erro "Error in library(rstatix) : there is no package called ‘rstatix’". Não sei como resolver. Já até atualizei o meu RStudio, mas mesmo assim continua aparecendo isso. Pode ser alguma besteira que estou fazendo (bem possível, porque sou realmente bem "iniciante"! rs.). Vc sabe como resolvo isso? Obrigada desde já!
Oi, Carolina, tudo bem?
Você instalou o pacote antes?
install.packages("rstatix")
E aí depois você usa o library.
Veja se é isso. Mas me parece ser, porque pela mensagem de erro o R não conhece esse pacote. Ele dá esse tipo de erro quando o pacote nunca foi instalado.
Eu tenho uns vídeos no começo da playlist que eu explico mais detalhadamente essa parte de instalação :)
Mas se não funcionar, me fala, que tento descobrir o que pode ser!
@@FernandaPeres sim...já instalei o pacote mil vezes, mas quando vou o carregamento do pacote dá esse erro! :(
E o estranho é que eu vejo as opções de pastas no comando "library" e de fato não aparece "rstatix". Não sei que treta que tá rolando por aqui não! rsrs
@@FernandaPeres quando ele termina de "instalar", a última linha aparece assim "Warning in install.packages :
installation of package ‘rstatix’ had non-zero exit status
"
@@carolinavalenca-barbosa7037 Oi, Carolina, esse erro indica que ele não está mesmo conseguindo carregar o pacote. Esse artigo do LinkedIn explica como fazer uma instalação manual para situações em que dá erro: www.linkedin.com/pulse/adicionando-pacotes-rstudio-manualmente-rodrigo-rosa-da-silva/
E essa discussão do StackOverflow dá mais algumas sugestões de como resolver: pt.stackoverflow.com/questions/328148/erro-ao-instalar-pacotes-no-rstudio#:~:text=Esse%20erro%20pode%20ser%20pro,instalar%20ou%20atualizar%20um%20pacote.
Isso vale para amostras de tamanhos diferentes?
Sim. Como o cálculo é com base em postos (ranks) os grupos podem ter tamanhos diferentes.
@@FernandaPeres Obrigado! Continui com seu trabalho, aposto q vc salva vidas (como a minha) com ele! Kkkkkkkkkkkk