\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\begin{document}



\section{\texorpdfstring{TESTE DE PREMISSAS}{TESTE DE PREMISSAS}}
\label{sec:teste_de_premissas}


\\

\subsection{\texorpdfstring{Função}{Funao}}
\label{sec:funao}


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\textbf{\emph{explore.data ()}}
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\textbf{Entrada de dados:} Será realizado por meio de uma tabela de classe \emph{data.frame} no R. Essa tabela terá linhas correspondendo às observações medidas e as colunas corresponderão às variáveis. Essas variáveis poderão ser quantitativas (numéricas) ou qualitativas (categóricas/fatores). Algumas abordagens serão utilizadas apenas com um tipo de variável e outras com ambas.
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\textbf{Argumentos:} a função terá 4 argumentos;\\\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}

explore.data(x, quali=, quant=, group=OPCIONAL) \end{lstlisting}



Onde:
\begin{enumerate}
  \item \emph{x:} é o \emph{data frame}, a tabela com todas as colunas e linhas;\\\\
  \item \emph{quali:} um vetor contendo as posições das colunas que representem variáveis qualitativa/categórica/fatores;\\\\
  \item \emph{quant:} um vetor com as posições das colunas que contenham variáveis quantitativas;\\\\
  \item \emph{group:} argumento opcional que indica apenas uma coluna do \emph{data frame} que contém a informação dos subgrupos de interesses (pode ser espécies, áreas, experimentos, idades, sexo, etc.). Com essa coluna indicada, a função a transformará em um objeto da classe \emph{factor} e os testes serão realizados para todos os níveis desse fator separadamente. Se não for definido, o teste será feito considerando todas as observações do \emph{data frame} como pertencentes ao mesmo grupo.\\
\end{enumerate}


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\textbf{Objeto de Saída:} Para cada uma das cinco abordagens de análise exploratória serão geradas no máximo 2 tipos de objetos: tabelas em formato \emph{.csv} e gráficos salvos em formato \emph{.jpeg}. Dependendo da abordagem, apenas um deles será produzido.
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\textbf{Gráficos Gerados:} Como os gráficos gerados serão usados para análise exploratória e não em publicações ou trabalho final, eles serão produzidos em qualidade baixa, e em uma resolução que preze mais pelo tamanho do arquivo do que pela qualidade da imagem. Todos os gráficos, para cada uma das cinco abordagens, serão apresentados em uma única prancha.
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\textbf{Passos da Função:} Essa função pretender realizar criar 5 abordagens. Para cada uma delas será criada uma pasta de diretório separada, onde serão salvos os objetos de saída. Essas pastas novas serão criadas no diretório de trabalho do R e se chamarão: \underline{\emph{Outliers}}, \emph{\underline{NA}}, \underline{\emph{Normality}}, \underline{\emph{Covariables}} e \emph{\underline{Variance}}.
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\begin{itemize}
  \item \underline{\emph{Outliers}}: com a ajuda de gráficos criados pela função \emph{boxplot()} pretende-se identificar possíveis \emph{outliers} e gerar um arquivo \emph{.csv} com esses dados. Os gráficos de pontos com a função \emph{dotchart()} serão para a visualização dos mesmos \emph{outliers};\\\\
  \item \emph{\underline{NA}}: com funções simples como \emph{summary()} e \emph{table()} identificar quantos e em quais posições se encontram os NA.  O arquivo gerado será um \emph{.csv} com esses dados;\\\\
  \item \underline{\emph{Normality}}: verificar se os dados segue um padrão normal de distribuição, realizando um teste de normalidade para todas as variáveis quantitativas, com as funções \emph{qqplot()}, \emph{qqline()} e \emph{shapiro.test()}, sendo que o resultado e do teste de Shapiro-Wilk será acrescentado abaixo do eixo x, usando o a função \emph{mtext()};\\\\
  \item  \underline{\emph{Covariables}}: visa a identificação de co-variáveis. Para isso serão construídos gráficos de dispersão (como os gráficos de pontos de Cleveland) para todas as variáveis, par-a-par. Além disso será acrescentado uma linha de tendência para verificar mais facilmente se há uma relação bidirecional. Também será calculado o índice de correlação de Spearman que não presume normalidade nos dados, para ver quais são mais correlacionadas. E o resultado e do teste de correlação será acrescentado abaixo do eixo x, usando o a função \emph{mtext()};\\\\
  \item\emph{\underline{Variance}}: verificar se a variância entre os agrupamentos são semelhantes. Primeiramente pretende-se calcular a variância e o coeficiente de variância para cada grupo de cada variável qualitativa e gerar os dados em uma tabela em formato \emph{.csv}. Depois a função irá gerar gráficos de dispersão de pontos em torno da média como o \emph{boxplot()} para verificar se as barras de erros são semelhantes.\\\\
\end{itemize}


\textbf{Referências:}\\
ZUUR, Alain F.; IENO, Elena N.; ELPHICK, Chris S. A protocol for data exploration to avoid common statistical problems. \textbf{Methods in Ecology and Evolution}, v. 1, n. 1, p. 3-14, 2010.\\\\

\textbf{Alunos de Cursos Passados com Funções Semelhantes:}\\
\href{http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=bie5782:05_curso_antigo:r2014:alunos:trabalho_final:ricardobertoncello:start}{Ricardo Bertoncello}\\
\href{http://ecologia.ib.usp.br/bie5782/doku.php?id=bie5782:05_curso_antigo:r2014:alunos:trabalho_final:juanphg:start}{ Juan Pablo Hurtado-Gómez}

\end{document}
