Em Diagnosticar Erros, podemos solicitar algumas ferramentas estatística complementares que auxiliam na interpretação dos resultados. Para isso, devemos seguir os seguintes passos:
1. Após lermos os dados, especificarmos a variável resposta e montarmos a fórmula do modelo, clicamos na opção Diagnosticar Erros como mostrado na figura abaixo.
2. Assim, aparecerá a seguinte tela:
3. Automaticamente a opção Nível de Confiança é preenchida com o valor 0,95, como visto na figura abaixo, indicando que um nível de confiança de 95% é considerado. Esse valor é necessário pois o intervalo de confiança dos coeficientes do modelo linear simples é calculado considerando o nível de confiança adotado.
Entretanto, podemos alterar o nível de confiança. Para isso, basta digitarmos no campo Nível de Confiança o novo valor, como visto na tela abaixo.
4. Podemos calcular os valores dos resíduos. Para isso, devemos habilitar a opção Resíduos como mostrado na seguinte figura.
5. Para fazermos a Análise dos Resíduos, devemos habilitar a opção Análise dos Resíduos como visto na figura abaixo.
6. Para verificar possíveis Valores Atípicos (Outliers), devemos habilitar a opção Valores Atípicos (Outliers) como na figura a seguir.
7. Para uma análise de Pontos Influentes, devemos habilitar a opção Pontos Influentes, como na figura abaixo.
8. O Teste da Falta de Ajuste (Lack of Fit) também pode ser solicitado. Para isso, basta habilitarmos a opção Teste de Falta de Ajuste, como mostrado na figura abaixo.
9. Para verificar a Colinearidade, devemos habilitar a opção Colinearidade, como na figura a seguir.
10. Na regressão linear simples não verificamos Multicolinearidade já que possuímos apenas uma variável explicativa. Entretanto, se por descuido habilitarmos a opção Multicolinearidade, como mostrado na figura abaixo, uma tabela sem valores aparecerá no final dos passos.
11. Podemos habilitar todas as opções descritas acima ou aquelas que sejam de interesse. Para isto, basta ir habilitando as opções desejáveis como na figura a seguir.
12. Escolhidas as opções desejadas, clicamos no botão Ok.
- Se clicarmos em Ok sem ter habilitado alguma opção, somente o intervalo de confiança dos coeficientes do modelo linear simples será calculado.
- Se clicarmos em Cancelar, nenhuma opção de Diagnosticar Erros será realizada.
13. Assim, voltamos para a tela inicial como visto abaixo.
14. Clicamos em Ok para ver os resultados.
Resultados e Interpretação
- O primeiro gráfico é um histograma dos resíduos, para termos uma idéia de como eles estão distribuídos;
- O segundo gráfico é para verificarmos se os resíduos aderem a uma distribuição normal. O gráfico também mostra um teste em que a hipótese nula é de que eles são normais. Nesse exemplo aceitamos a hipótese nula e com isso confirmamos a normalidade dos resíduos;
- O terceiro gráfico é para verificarmos a homoscedasticidade dos dados em que nossa hipótese inicial para a construção do modelo é de que os erros são homoscedásticos. O critério para análise é que quanto mais aleatório os pontos no gráfico maior o indício de homoscedasticidade. Por outro lado se o gráfico apresentar uma tendência, geralmente em forma de cone, temos um indicativo de heteroscedasticidade. Nesse nosso exemplo temos indicativo de homoscedaticidade;
- O quarto gráfico indica se os resíduos são independentes, já que para construção do modelo há essa suposição. O critério para análise é que se os pontos estiverem distribuídos no gráfico de forma aleatória é um indicativo de independência, por outro lado se apresentar um padrão é indicativo de dependência nos resíduos. Nesse nosso exemplo temos um indicativo de independência.
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