Gostei do vídeo. Não tinha muito ideia, como ANCOVA tinha tantos pré-requisito. Estou aprendendo muito mais estatística (teoria ) e pratica com seus videos. Parabéns :)
Vídeos sobre análises estatísticas no R são sempre muito bem vindos, especialmente com a sua didática única! Aguardo ansiosamente por mais vídeos como esse! Em especial, torço para ver sobre a realização de correlação de Pearson e Spearman com indicação colorida do valor da correlação para as correlações significantes. Outra análise pela qual aguardo ansiosamente é a comparação de correlações, que a princípio poderia ser feita pelo Quade's test. Desde já meu muito obrigado por todos os seus vídeos sobre estatística, incluindo aqueles que ainda serão liberados, pois sei que todos eles serão muito bons!
Oi, Mário, não tenho a intenção de gravar mais vídeos de correlação linear por enquanto. Quanto às matriz colorindo apenas as correlações estatisticamente significantes, eu acho que deve dar para modificar um pouco o código da matriz colorida que eu mostrei no vídeo de correlação, provavelmente tem um argumento para isso (eu deixei no script um link de um site que detalha os argumentos). Não conheço esse Quade's test, mas vou dar uma olhada. Abraços!
Vídeo mais completo que já vi sobre ANCOVA e com explicações claras sobre seus pressupostos! Parabéns e muito obrigada! É possível realizar uma ANCOVA two-way com medidas repetidas nos dois fatores? Poderia fazer um vídeo utilizando um delineamento como esse?!
Obrigada, Karine! Dá, sim. Você vai criar um modelo que de certa forma mistura o que eu discuti nesse vídeo com o que foi discutido no vídeo de ANOVA com medidas repetidas. Mas ainda vou gravar vídeos com delineamentos diferentes, e incluindo covariáveis :)
Ei, Fernanda!!! Esse vídeo caiu do céu (na verdade por você) como todos os outros. Eu precisava realizar uma ANCOVA e não sabia nem por onde começar!!! Deu super certo, obrigada por ajudar tanto. Vi que a minha variável independente teve efeito sobre a covariável, sendo assim, um dos pressupostos não foi atendido, aí segui com a análise só para entender melhor todos os demais passos, mas entendi que eu poderia parar neste momento mesmo. Tenho uma dúvida, posso realizar esta análise com apenas dois tratamentos, e não três ou mais?
@@FernandaPeres Obrigada pelo retorno! Estou rodando novamente o script com outros dados e deu tudo certo até o passo, todos os pressupostos foram atendidos, montei e rodei o modelo, ok. Mas quando fiz o teste de normalidade dos resíduos do modelo eles não apresentaram distribuição normal, quanto teste as variâncias elas foram homogêneas. Violando o primeiro pressuposto, sigo com o modelo ou não? Vi que você colocou: se rompido: versão robusta da ANCOVA, qual seria essa versão?
@@FernandaPeres Ei, Fernanda! Você pretende gravar um vídeo mostrando como realizar a ANCOVA robusta? Tentei rodar utilizando como base os comando do livro do Andy Field, mas não tive sucesso :(.
Nossa, que aula excelente!! Muito obrigada Fernanda! Também tive dúvida quando vc comenta sobre o erro no delineamento (o q comprometeria realizar esse tipo de análise). Para corrigir isso poderia ser feito a randomização, mas como exatamente funcionaria na prática?
Oi, Ana. Isso se refere a estudos experimentais em que a amostra é dividida em diferentes grupos (ex.: medicamento x placebo). Se a divisão das pessoas (ou ratos, etc) nesses diferentes grupos for feita de forma aleatória, não deve haver diferenças entre eles. Por exemplo, não deve haver diferenças de idades entre os grupos. Eu tenho dois posts no Instagram discutindo ensaio clínico randomizado, se interessar: instagram.com/estatisticaaplicada Mas essa randomização se faz usando computador, que gera números aleatórios para os participantes.
Excelente aula! Gostaria de saber se, ao controlar o efeito da covariável (no caso do exemplo, a idade), é como se tivesse amostrado um grupo de pessoas da mesma idade e, portanto, podemos atribuir a diferença salarial apenas ao grau de formação? Outra dúvida, quando numa ANOVA de duas vias apenas um fator é significativo e não há interação entre os dois fatores, ainda assim existe influência de um fator sobre o outro?
Oi, Marina. Isso se refere a estudos experimentais em que a amostra é dividida em diferentes grupos (ex.: medicamento x placebo). Se a divisão das pessoas (ou ratos, etc) nesses diferentes grupos for feita de forma aleatória, não deve haver diferenças entre eles. Por exemplo, não deve haver diferenças de idades entre os grupos. Eu tenho dois posts no Instagram discutindo ensaio clínico randomizado, se interessar: instagram.com/estatisticaaplicada Mas essa randomização se faz usando computador, que gera números aleatórios para os participantes.
Muito boa a sua aula, parabéns! Uso R faz muito tempo e nunca vi uma aula tão completa e esclarecedora! Gostaria de saber se tem como definir a idade da média ajustada que irei reportar. No seu exemplo a média ajustada foi dada para a idade 33.9, mas tem como eu especificar a idade que eu quero reportar essa média?
Oi, Sílvia, muito obrigada!!! ❤️ Eu não sei se tem como modificar (acho possível que sim), mas, pensando na lógica da ANCOVA, eu acho que o correto é manter esse valor de idade, porque foi o valor que o modelo usou para estimar as diferenças entre os grupos. É como se ele estivesse criando retas, uma para cada grupo, e estimando as diferenças entre grupos nesse ponto (que corresponde à média de idade dos três grupos). O capítulo do Andy Field de ANCOVA está muito bom (do livro Discovering Statistics using R), vale a pena dar uma olhada para ver o que ele comenta :)
@@FernandaPeres Obrigada pela rápida resposta! eu to dando uma olhada no livro pq vou ter que fazer a ANCOVA mais robusta, nos meus dados não tem homogeneidade das variancias. dai vou dar uma olhada lá sobre essa questão ai, mas o que você falou faz sentido. Inclusive não conhecia o livro, ele é muito bom
Não entendi a pergunta. Se você estiver falando de literatura sobre essas comparações, procura por comparações pairwise de estimated marginal means. Se for sobre como fazer, é só seguir o tutorial.
Olá, muito bom o seu vídeo, estou admirada pelos detalhes abordados. Fernanda, tenho uma dúvida: Nesse tipo de delineamento, onde temos uma variável resposta e duas preditoras (uma categórica e outra contínua) não temos como testar a interação entre as variáveis preditoras?
Oi, Lisiane, você pode testar, sim. Basta inserir a interação no modelo. Mas muda a filosofia um pouco: para que o efeito da variável independente categórica esteja controlado pelo efeito da variável independente contínua, que é o objetivo da ANCOVA, não pode haver a interação. Se o seu objetivo não é esse, tudo bem. É só adicionar o fator interação na construção do modelo de ANOVA :) E obrigada!!
Bom dia. Eu consigo realizar uma ancova mas a covariavel sendo um fator (variavel categórica)? Essa minha covariável categórica é um indicador de status da recuperação de uma doença. Meu objetivo é predizer se as variáveis numéricas tem uma relação com esta variável categórica. É possível?
Além de covariância, que outros conceitos tem pressupostos ignorados com mais frequencia assim? De cabeça só lembro de teste de normalidade e variância.
Então, na verdade todos os testes paramétricos tem vários pressupostos que muitas vezes são ignorados. A ANCOVA é um deles, regressão linear também, ANOVA, correlação de Pearson. Todos esses tem pressupostos que não podem ser ignorados, ou o teste não será apropriado aos dados.
Oi, Fernanda, muito obrigada pela aula. Já temos a aula de ANCOVA robusta? Se sim, você poderia compartilhar o link, pois não encontrei. Muito obrigada e parabéns pelo trabalho!
olá, tem algum vídeo mostrando como randomizar seus dados caso não atinja o pressuposto da ancova? tenho curiosidade sobre isso e principalmente como fazer essa randomização... isso implica em randomizar também a covariável????
Oi, Rafael, a randomização à qual eu me refiro é para a alocação nos grupos, no delineamento experimental. Uma vez coletados os dados, acho que esse tipo de manipulação geraria viéses. Mas dá uma lida no livro do Andy Field (referência na descrição) que o capítulo de ANCOVA está muito bom.
Só mais uma dúvida, se eu tivesse duas variáveis categóricas, por exemplo uma contendo dois níveis e a outra seis níveis, seria possível utilizar o mesmo método explicando no vídeo?
É possível fazer essa análise considerando uma variável independente com apenas 2 níveis, ao invés de 3, como mostrado no exemplo? Nesse caso, caso o efeito da variável independente seja significativo, existe a necessidade de um teste post hoc ou poderia usar apenas a função emmeans, para mostrar as médias ajustadas?
Olá Fernanda, boa noite. Boa aula, tentei correr o script só que não deu certo, deu erro num comando e não consigo corrigir, segue o erro: > ## Pelo pacote multcomp > posthoc summary(posthoc) Error in summary(posthoc) : objeto 'posthoc' não encontrado > Obgdo pela atenção...Miguel
Oi, Miguel, pelo erro que deu, ele está dizendo que "Grau_Instrução" foi lido como um character, não como fator (que é o certo, e é como o meu R leu). Para resolver isso, logo no começo, assim que você ler o banco de dados, adicione a linha: dados$Grau_Instrução
Oi, Fernanda, na verdade é possível usar uma variável categórica como covariável, sim. Basta inseri-la no modelo (se você inserir no modelo de ANCOVA propriamente dito, vai ver que funciona). Mas, toda a checagem de pressupostos não vai funcionar, porque ela é pensada para uma variável numérica. Não sei quais pressupostos devem ser testados quando a covariável é categórica, vale a pena dar uma pesquisada.
O passo 10 com o Bonferroni tá dando "Erro: Column name `std.error` must not be duplicated. Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred. > rlang::last_error() x +- | Column name `std.error` must not be duplicated. \- Names must be unique."
Obrigado. Excelente conteúdo!
Fernando vc é minha salvacao!!!! Otima aula
Parabéns Fernanda. Eu tive uma excelente aula sobre a ANCOVA no R.
Fernanda vc é um Anjo ! ótima didática, espero estudar muitos outros conteúdos de estatística contigo, obrigado !
Show, muito bom. Parabéns
Gostei do vídeo. Não tinha muito ideia, como ANCOVA tinha tantos pré-requisito. Estou aprendendo muito mais estatística (teoria ) e pratica com seus videos. Parabéns :)
Que ótimo que os vídeos estão fazendo você aprender não só a parte prática, mas a teoria, Alex! E obrigada :)
Meu Deus, que maravilha, amanhã vou tentar reproduzir, gratidão
Obrigada por essa aula maravilhosa Fernada!!!
muito bom, depois vou tentar fazer!
Minha nossa, você é muito didática! Amei
Obrigada! ♥
Vídeos sobre análises estatísticas no R são sempre muito bem vindos, especialmente com a sua didática única! Aguardo ansiosamente por mais vídeos como esse! Em especial, torço para ver sobre a realização de correlação de Pearson e Spearman com indicação colorida do valor da correlação para as correlações significantes. Outra análise pela qual aguardo ansiosamente é a comparação de correlações, que a princípio poderia ser feita pelo Quade's test. Desde já meu muito obrigado por todos os seus vídeos sobre estatística, incluindo aqueles que ainda serão liberados, pois sei que todos eles serão muito bons!
Oi, Mário, não tenho a intenção de gravar mais vídeos de correlação linear por enquanto. Quanto às matriz colorindo apenas as correlações estatisticamente significantes, eu acho que deve dar para modificar um pouco o código da matriz colorida que eu mostrei no vídeo de correlação, provavelmente tem um argumento para isso (eu deixei no script um link de um site que detalha os argumentos). Não conheço esse Quade's test, mas vou dar uma olhada. Abraços!
Bravo. Excelente video. Obrigado.
Obrigada pelo video.
Vídeo mais completo que já vi sobre ANCOVA e com explicações claras sobre seus pressupostos! Parabéns e muito obrigada!
É possível realizar uma ANCOVA two-way com medidas repetidas nos dois fatores? Poderia fazer um vídeo utilizando um delineamento como esse?!
Obrigada, Karine! Dá, sim. Você vai criar um modelo que de certa forma mistura o que eu discuti nesse vídeo com o que foi discutido no vídeo de ANOVA com medidas repetidas. Mas ainda vou gravar vídeos com delineamentos diferentes, e incluindo covariáveis :)
Ei, Fernanda!!! Esse vídeo caiu do céu (na verdade por você) como todos os outros. Eu precisava realizar uma ANCOVA e não sabia nem por onde começar!!! Deu super certo, obrigada por ajudar tanto.
Vi que a minha variável independente teve efeito sobre a covariável, sendo assim, um dos pressupostos não foi atendido, aí segui com a análise só para entender melhor todos os demais passos, mas entendi que eu poderia parar neste momento mesmo. Tenho uma dúvida, posso realizar esta análise com apenas dois tratamentos, e não três ou mais?
Pode realizar com mais fatores, ou mais categorias em cada fator. Não tem limitação, é só ir adaptando o script.
@@FernandaPeres Obrigada pelo retorno! Estou rodando novamente o script com outros dados e deu tudo certo até o passo, todos os pressupostos foram atendidos, montei e rodei o modelo, ok. Mas quando fiz o teste de normalidade dos resíduos do modelo eles não apresentaram distribuição normal, quanto teste as variâncias elas foram homogêneas. Violando o primeiro pressuposto, sigo com o modelo ou não? Vi que você colocou: se rompido: versão robusta da ANCOVA, qual seria essa versão?
@@karenotoni7819 Karen, o Andy Field ensina essa ANCOVA robusta no livro dele de R: Discovering statistics using R.
@@FernandaPeres obrigada!!!!!
@@FernandaPeres Ei, Fernanda! Você pretende gravar um vídeo mostrando como realizar a ANCOVA robusta? Tentei rodar utilizando como base os comando do livro do Andy Field, mas não tive sucesso :(.
Nossa, que aula excelente!! Muito obrigada Fernanda! Também tive dúvida quando vc comenta sobre o erro no delineamento (o q comprometeria realizar esse tipo de análise). Para corrigir isso poderia ser feito a randomização, mas como exatamente funcionaria na prática?
Oi, Ana. Isso se refere a estudos experimentais em que a amostra é dividida em diferentes grupos (ex.: medicamento x placebo). Se a divisão das pessoas (ou ratos, etc) nesses diferentes grupos for feita de forma aleatória, não deve haver diferenças entre eles. Por exemplo, não deve haver diferenças de idades entre os grupos. Eu tenho dois posts no Instagram discutindo ensaio clínico randomizado, se interessar: instagram.com/estatisticaaplicada
Mas essa randomização se faz usando computador, que gera números aleatórios para os participantes.
Excelente aula! Gostaria de saber se, ao controlar o efeito da covariável (no caso do exemplo, a idade), é como se tivesse amostrado um grupo de pessoas da mesma idade e, portanto, podemos atribuir a diferença salarial apenas ao grau de formação? Outra dúvida, quando numa ANOVA de duas vias apenas um fator é significativo e não há interação entre os dois fatores, ainda assim existe influência de um fator sobre o outro?
Fernanda, boa tarde! Adorei o vídeo. Gostaria de saber sobre essa randomização que vc cita. pode explicar?
Oi, Marina. Isso se refere a estudos experimentais em que a amostra é dividida em diferentes grupos (ex.: medicamento x placebo). Se a divisão das pessoas (ou ratos, etc) nesses diferentes grupos for feita de forma aleatória, não deve haver diferenças entre eles. Por exemplo, não deve haver diferenças de idades entre os grupos. Eu tenho dois posts no Instagram discutindo ensaio clínico randomizado, se interessar: instagram.com/estatisticaaplicada
Mas essa randomização se faz usando computador, que gera números aleatórios para os participantes.
@@FernandaPeres entendo. Minha area de pesquisa é ecologia. E fiquei tentando entender.como poderia usar, no caso de nao atendimento a premissa
muito bom
Muito boa a sua aula, parabéns! Uso R faz muito tempo e nunca vi uma aula tão completa e esclarecedora! Gostaria de saber se tem como definir a idade da média ajustada que irei reportar. No seu exemplo a média ajustada foi dada para a idade 33.9, mas tem como eu especificar a idade que eu quero reportar essa média?
Oi, Sílvia, muito obrigada!!! ❤️
Eu não sei se tem como modificar (acho possível que sim), mas, pensando na lógica da ANCOVA, eu acho que o correto é manter esse valor de idade, porque foi o valor que o modelo usou para estimar as diferenças entre os grupos. É como se ele estivesse criando retas, uma para cada grupo, e estimando as diferenças entre grupos nesse ponto (que corresponde à média de idade dos três grupos).
O capítulo do Andy Field de ANCOVA está muito bom (do livro Discovering Statistics using R), vale a pena dar uma olhada para ver o que ele comenta :)
@@FernandaPeres Obrigada pela rápida resposta! eu to dando uma olhada no livro pq vou ter que fazer a ANCOVA mais robusta, nos meus dados não tem homogeneidade das variancias. dai vou dar uma olhada lá sobre essa questão ai, mas o que você falou faz sentido. Inclusive não conhecia o livro, ele é muito bom
Bom dia, excelente vídeo, parabéns.
Fiquei na dúvida em como encontrar esses contrastes que você usou. Poderia me elucidar pfvr?
Não entendi a pergunta.
Se você estiver falando de literatura sobre essas comparações, procura por comparações pairwise de estimated marginal means.
Se for sobre como fazer, é só seguir o tutorial.
Oi Fernanda, obrigada pelo video. Vc fala no video de uma ANCOVA mais robusta. Onde encontro o video em uma de suas playlists?
Não tenho vídeo sobre. Mas você encontra instruções no livro do Andy Field, Discovering statistics using R
@@FernandaPeres Obrigada!
Olá, muito bom o seu vídeo, estou admirada pelos detalhes abordados. Fernanda, tenho uma dúvida: Nesse tipo de delineamento, onde temos uma variável resposta e duas preditoras (uma categórica e outra contínua) não temos como testar a interação entre as variáveis preditoras?
Oi, Lisiane, você pode testar, sim. Basta inserir a interação no modelo. Mas muda a filosofia um pouco: para que o efeito da variável independente categórica esteja controlado pelo efeito da variável independente contínua, que é o objetivo da ANCOVA, não pode haver a interação. Se o seu objetivo não é esse, tudo bem. É só adicionar o fator interação na construção do modelo de ANOVA :)
E obrigada!!
@@FernandaPeres Obrigada pela resposta. Nesse caso eu posso fazer uma ANOVA mesmo tendo uma variável independente categórica e outra contínua?
@@lisianesobucki9084 Sim. A ANOVA é um modelo linear (como a regressão). A gente pode inserir variáveis independentes contínuas ou categóricas.
@@FernandaPeres Obrigada :)
Bom dia. Eu consigo realizar uma ancova mas a covariavel sendo um fator (variavel categórica)? Essa minha covariável categórica é um indicador de status da recuperação de uma doença. Meu objetivo é predizer se as variáveis numéricas tem uma relação com esta variável categórica. É possível?
Olá professor tudo bem ? Tenho uma dúvida na análise dos meus dados sendo que o CV está ser igual a Zero oque faço?
Boa tarde Fernanda. Pq nao consigo instalar o pacote emmeans do modo normal???
O que eu faço se tiver outliers?
Além de covariância, que outros conceitos tem pressupostos ignorados com mais frequencia assim? De cabeça só lembro de teste de normalidade e variância.
Então, na verdade todos os testes paramétricos tem vários pressupostos que muitas vezes são ignorados. A ANCOVA é um deles, regressão linear também, ANOVA, correlação de Pearson. Todos esses tem pressupostos que não podem ser ignorados, ou o teste não será apropriado aos dados.
@@FernandaPeres Muito obrigado, maravilhosa as suas aulas, abs
Oi, Fernanda, muito obrigada pela aula. Já temos a aula de ANCOVA robusta? Se sim, você poderia compartilhar o link, pois não encontrei. Muito obrigada e parabéns pelo trabalho!
Além disso, você sabe onde consigo o livro do Andy Field, tentei baixar usando o portal da CAPES, mas n está disponível. Desde já agradeço
olá, tem algum vídeo mostrando como randomizar seus dados caso não atinja o pressuposto da ancova? tenho curiosidade sobre isso e principalmente como fazer essa randomização... isso implica em randomizar também a covariável????
Oi, Rafael, a randomização à qual eu me refiro é para a alocação nos grupos, no delineamento experimental. Uma vez coletados os dados, acho que esse tipo de manipulação geraria viéses. Mas dá uma lida no livro do Andy Field (referência na descrição) que o capítulo de ANCOVA está muito bom.
Só mais uma dúvida, se eu tivesse duas variáveis categóricas, por exemplo uma contendo dois níveis e a outra seis níveis, seria possível utilizar o mesmo método explicando no vídeo?
É possível fazer essa análise considerando uma variável independente com apenas 2 níveis, ao invés de 3, como mostrado no exemplo? Nesse caso, caso o efeito da variável independente seja significativo, existe a necessidade de um teste post hoc ou poderia usar apenas a função emmeans, para mostrar as médias ajustadas?
Pode ser feito com uma variável com apenas dois grupos, e aí não existe a necessidade do post-hoc.
Olá Fernanda, boa noite. Boa aula, tentei correr o script só que não deu certo, deu erro num comando e não consigo corrigir, segue o erro: > ## Pelo pacote multcomp
> posthoc summary(posthoc)
Error in summary(posthoc) : objeto 'posthoc' não encontrado
> Obgdo pela atenção...Miguel
Oi, Miguel, pelo erro que deu, ele está dizendo que "Grau_Instrução" foi lido como um character, não como fator (que é o certo, e é como o meu R leu).
Para resolver isso, logo no começo, assim que você ler o banco de dados, adicione a linha:
dados$Grau_Instrução
@@FernandaPeres resolveu obrigado
OI!!! tem como eu adicionar uma variável categórica (por exemplo, sexo) como covariável? quando tento a post hoc sempre dá um erro meio estranho.
Oi, Fernanda, na verdade é possível usar uma variável categórica como covariável, sim. Basta inseri-la no modelo (se você inserir no modelo de ANCOVA propriamente dito, vai ver que funciona). Mas, toda a checagem de pressupostos não vai funcionar, porque ela é pensada para uma variável numérica. Não sei quais pressupostos devem ser testados quando a covariável é categórica, vale a pena dar uma pesquisada.
@@FernandaPeres exato... esses pressupostos estou pesquisando.. Muito obrigada pela ajuda e pelos excelentes videos... aprendo muito.
Por que você pede o gráfico 1 e o 3 na homocedasticidade?
Outra dúvida. No passo 3 pra verificar se a IV tem efeito na CV a CV é transformada em DV naquela funçãozinha, certo?
O passo 10 com o Bonferroni tá dando "Erro: Column name `std.error` must not be duplicated.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
> rlang::last_error()
x
+-
| Column name `std.error` must not be duplicated.
\-
Names must be unique."
Você põe o F value, mas como acessamos o F crítico pra poder comparar?