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Os pacotes do R que você precisa conhecer para detectar outliers em modelos de equação estrutural

Alex França

jan 26, 2023

Outliers em modelos de equação estrutural são valores atípicos ou anômalos que podem afetar significativamente a precisão e validade do modelo. Mas atenção, é recomendado investigar a causa dos outliers antes de removê-los. Eles podem ser causados por erros de medição, erros de entrada de dados ou mesmo por fatores externos que afetam o processo de coleta de dados.

Portanto, o mais adequado é você verificar se os outliers ocorreram por erro de digitação, ou se foram causados por fatores importantes no processo, por exemplo, alguma característica da sua amostra (população) fez com que o dado fosse super ou sub estimado. Após essa verificação inicial, você também pode aplicar métodos de detecção de outilers.

A detecção de outliers pode ser feita através de vários métodos, como gráficos de dispersão, estatísticas de resumo e testes de normalidade. Recomendamos, como primeiro passo, você utilizar gráficos de dispersão para visualizar os dados, o que pode ajudar a identificar pontos fora da curva.

Você também pode utilizar testes estatísticos, como o teste de Cook ou o teste de Mahalanobis, para detectar pontos que estão muito distantes da curva ajustada. Para te ajudar nessa tarefa, selecionamos alguns pacotes do R que você precisa conhecer para detectar outliers em modelos de equação estrutural:

car: Este pacote fornece uma série de ferramentas para análise de dados, incluindo funções para detectar outliers e influências através de gráficos e testes estatísticos.

outlier: Este pacote fornece uma série de funções para detectar outliers baseadas em distância, como o teste de Mahalanobis.

mvoutlier: Este pacote é especializado na detecção de outliers multivariadas.

tsoutliers: Este pacote especializado em identificação de outliers em séries temporais.

influence.ME: Este pacote fornece uma série de funções para detectar outliers e influências em modelos de equações estruturais utilizando testes estatísticos.

rrcov: Ele foi desenvolvido para trabalhar com dados de resposta contínua, mas também pode ser usado com dados categóricos. Usa a distância Mahalanobis para determinar se um ponto é um outlier.

Em resumo, a detecção de outliers é importante para garantir a qualidade dos resultados obtidos a partir de modelos de equação estrutural. Os pacotes R são ferramentas populares para detectar outliers, mas é importante investigar a causa dos outliers e tomar cuidado para não remover os valores incorretamente.

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Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais.

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Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

 

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

 

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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