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14.10: Comprobación del supuesto de normalidad

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    Probar la suposición de normalidad es relativamente sencillo. Cubrimos la mayor parte de lo que necesitas saber en la Sección 13.9. Lo único que realmente necesitamos saber hacer es sacar los residuales (es decir, los valores de ik) para que podamos dibujar nuestra gráfica QQ y ejecutar nuestra prueba Shapiro-Wilk. Primero, vamos a extraer los residuos. R proporciona una función llamada residuals () que hará esto por nosotros. Si pasamos nuestro my.anova a esta función, devolverá los residuales. Así que vamos a hacer eso:

    my.anova.residuals <- residuals( object = my.anova )   # extract the residuals

    También podemos imprimirlos, aunque no es exactamente una experiencia edificante. De hecho, dado que estoy a punto de ponerme a dormir solo escribiendo esto, podría ser una buena idea saltarme ese paso. En cambio, hagamos algunas imágenes y hagamos una prueba de hipótesis:

    hist( x = my.anova.residuals )           # plot a histogram (similar to Figure @ref{fig:normalityanova}a)

    unnamed-chunk-48-1.png

    qqnorm( y = my.anova.residuals )         # draw a QQ plot (similar to Figure @ref{fig:normalityanova}b)

    unnamed-chunk-48-2.png

    shapiro.test( x = my.anova.residuals )   # run Shapiro-Wilk test
    ## 
    ##  Shapiro-Wilk normality test
    ## 
    ## data:  my.anova.residuals
    ## W = 0.96019, p-value = 0.6053

    El histograma y la gráfica QQ son ambos me parecen bastante normales. 212 Esto se sustenta en los resultados de nuestra prueba Shapiro-Wilk (W=.96, p=.61) que no encuentra indicios de que se viola la normalidad.


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