Dissertação em PDF - departamento de engenharia florestal - ufpr ...

O teste diagnóstico óstico de normalidade mais simples é a verificação visual do
histograma que compara os valores de dados observados com uma distribuição
aproximadamente normal (Figura 2.3). A distribuição normal forma uma reta
diagonal, e os dados do gráfico são comparados com a diagonal. Se uma
distribuição é normal, a dispersão dos pontos que representa a distribuição real dos
dados segue muito próxima à diagonal.
Figura 2.3: Exemplo de teste gráfico de normalidade da distribuição dos dados. (Fonte: autor)
Além de examinar os gráficos de probabilidade normal, pode pode-se usar de
testes estatísticos para avaliar a normalidade. Um teste acessível é uma regra
básica baseada nos valores de assimetria e curtose, e suas estatísticas “z”. Se o
valore z calculado excede exceder r o valor crítico especificado, então a distribuição é não-
normal. Os valores críticos mai s comumente usados são ±2,58 (nível de
significância de 0,01) e ±1,96, que corresponde a um nível de erro de 0,05.
Quando uma variável aleatória não apresenta distri distribuição buição normal, pode pode-se
utilizar de diversos métodos de transformações de dados para adequar a sua
distribuição. As transformações de dados fornem um meio para (1) corrigir violações
das suposições estatísticas inerentes às técnicas multivariadas, ou (2) pa para melhorar
a relação (correlação) entre variáveis. As transformações mais empregadas são:
termo ao quadrado, termo ao cubo, logarítmica, raiz quadrada, raiz cúbica e a
transformação inversa (1/x).
Algumas técnicas de análises multivariadas possuem testes específicos que,
quando atendidos, garantem a confia confiabilidade bilidade nos resultados obtidos. Dentre os
testes que avaliam o grau de confiabilidade probabilística da análise fatorial em
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