Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.
- Os dados devem incluir pelo menos um fator aleatório.
- Se você não tiver nenhum fator aleatório, use Ajustar modelo linear
generalizado. Para obter mais informações sobre fatores aleatórios, acesse Qual é a diferença entre fatores fixos e aleatórios?.
- A variável de resposta deve ser contínua
- Se a variável resposta for categórica, é menos provável que seu modelo atenda às premissas da análise para descrever com precisão os seus dados ou para fazer predições úteis.
- Os dados da amostra devem ser selecionados aleatoriamente
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As amostras aleatórias são usadas para fazer generalizações, ou inferências, sobre uma população. Se seus dados não foram coletados aleatoriamente, seus resultados podem não representar a população.
- Coleta de dados usando as práticas recomendadas
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Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes:
- Certifique-se de que os dados representem a população de interesse.
- Colete dados suficientes para proporcionar a precisão necessária.
- Meça as variáveis com o máximo rigor e precisão possível.
- Registro os dados na ordem em que são coletados.
- O modelo deve fornecer um bom ajuste aos dados
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Se o modelo não se ajustar aos dados, os resultados podem ser equivocados. Na saída, utilize os gráficos residuais, as estatísticas de diagnóstico para observações incomuns e as estatísticas de resumo modelo para determinar o quão bem o modelo se ajusta aos dados.