Quais são as causas de resíduos não normais em análise estática?

Escrito por damon verial Google | Traduzido por angela spada
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Quais são as causas de resíduos não normais em análise estática?
Em análise estatística, os pesquisadores observam os resíduos ou diferenças entre os dados reais e os seus modelos (John Rowley/Digital Vision/Getty Images)

A análise estatística é um padrão em que os pesquisadores observam os resíduos, ou diferenças entre os dados reais e seus modelos, antes de expor os resultados de suas análises de dados. Se os resíduos não forem normais, ou não formarem uma curva em forma de sino (de Gauss), quase sempre é o caso de se chegar à conclusão de que o modelo é estatisticamente incorreto e inadequado. Portanto, quando um pesquisador nota que os resíduos em seu modelo não são normais, naturalmente ele se pergunta por que é assim. Há muitas causas possíveis para os resíduos não serem normais e o pesquisador deve examinar todas as possibilidades para entender o quadro completo.

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A distribuição

Se a distribuição dos dados originais não for normal, ou seja, não está vindo de uma distribuição gaussiana, então é extremamente provável que os resíduos também não sejam normais. O pesquisador pode descobrir se esta é a causa da não normalidade dos resíduos verificando a população de dados originais ou a distribuição da amostra. Se os dados originais não parecerem normais, o pesquisador poderá ter cometido um erro ao supor que esses dados eram provenientes de uma distribuição normal, antes de realizar as análises estatísticas. Se for este o caso, ele deve recriar um modelo que explique a verdadeira distribuição da população.

Escolha incorreta do modelo

Para se ter resíduos, é preciso primeiro se ter um modelo. Se o pesquisador escolher um modelo que não esteja alinhado com a realidade, poderá achar que os resíduos têm uma média distante de zero. Isso levaria à distribuição dos resíduos para longe de uma distribuição normal padrão.

Interdependência

A maioria dos modelos assume que os valores que estão prevendo sejam independentes. Ou seja, se o seu modelo está sendo executado em cima de dados que sejam dependentes, a hipótese de seu modelo não se manterá. Isto afeta os resíduos, tornando-os interdependentes. Os valores de interdependência não podem vir de uma distribuição normal, o que explica a não normalidade dos resíduos.

Variância não constante

Os resíduos de um modelo devem ter a mesma variância. Isto significa que os resíduos devem diferir da média, de forma aleatória ou independente; se o terceiro resíduo estiver sujeito a uma variância de quatro, então o quinto, sexto e um milionésimo residual deverão ter a mesma variância associada a eles. Se você achar que a variância se altera à medida que prevê diferentes valores, isto provavelmente é a causa da não normalidade dos resíduos.

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