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

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) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 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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