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02_tutoriais:tutorial9:start [2022/06/21 18:29] adalardo [Tesourinha e a deriva continental] |
02_tutoriais:tutorial9:start [2023/09/12 10:44] 127.0.0.1 edição externa |
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===== Revisitando o teste de hipótese ===== | ===== Revisitando o teste de hipótese ===== | ||
- | Agora vamos revisitar os dados de Chacal Dourado e a pergunta se há diferença no tamanho de mandíbulas entre machos e fêmeas, onde exemplificamos o teste de hipótese no [[02_tutoriais:tutorial6:start|]]. | + | Agora vamos revisitar os dados de Chacal Dourado e a pergunta se há diferença no tamanho de mandíbulas entre machos e fêmeas, onde exemplificamos o teste de hipótese no tutorial [[02_tutoriais:tutorial6:start|]]. |
<code rsplus> | <code rsplus> | ||
Linha 133: | Linha 133: | ||
abline(v = result[1]*-1, col = "red") | abline(v = result[1]*-1, col = "red") | ||
</code> | </code> | ||
- | ==== Cálculo do P ==== | + | ==== Cálculo do p-valor ==== |
Duas perguntas distintas podem ser colocadas nesse teste de hipótese. Se há diferença entre os tamanhos ou se um tamanho é maior (menor) que outro, como já vimos no teste de hipótese. | Duas perguntas distintas podem ser colocadas nesse teste de hipótese. Se há diferença entre os tamanhos ou se um tamanho é maior (menor) que outro, como já vimos no teste de hipótese. | ||
Linha 270: | Linha 270: | ||
A primeira parte da análise dos dados é calcular a correlação entre a matriz de similaridade taxonômica e de eventos de dispersão (atual e antes da deriva). | A primeira parte da análise dos dados é calcular a correlação entre a matriz de similaridade taxonômica e de eventos de dispersão (atual e antes da deriva). | ||
- | Para isso, calculamos o coeficiente de correlação de //Pearson// entre as matrizes. Esse valor irá nos dizer se duas matrizes estão correlacionadas. A correlação pode ser positiva (até +1) se variações nos elementos de uma matriz levam a variações na mesma direção dos elementos correspondentes na outra , negativa quando em direção contrária (até -1), ou podem ser não relacionadas(0). | + | Para isso, calculamos o coeficiente de correlação de //Pearson// entre as matrizes. Esse valor irá nos dizer se duas matrizes estão correlacionadas. A correlação pode ser positiva (até +1) se variações nos elementos de uma matriz levam a variações na mesma direção dos elementos correspondentes na outra , negativa quando em direção contrária (até -1), ou podem ser não relacionadas (≅0). |
$$ r = \frac{\sum_1^n (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_1^n{(x_i-\bar{x})^2}}\sqrt{\sum_1^n{(y_i-\bar{y})^2}}}$$ | $$ r = \frac{\sum_1^n (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_1^n{(x_i-\bar{x})^2}}\sqrt{\sum_1^n{(y_i-\bar{y})^2}}}$$ |