Tengo una columna de la variable de "precipitación" donde predominan los ceros y hay valores altos. No he podido transformarla para obtener una distribución normal, ya he usado métodos de log, log10(x+1), ln, sqrt, inversa, arcoseno, yeo-johnson, y no lo he conseguido. El obetivo de mi trabajo es determinar si variables del ambiente (precipitación, temperatura, luminosidad) afectan en las actividades del mono nocturno Aotus lemurinus (patron de actividad, dieta, rangos hogar y área núcleo), el análisis se quiere hacer mediante LMM. Como podría obtener normalidad en la distribución de esa variable ?
Tu ejemplo es un caso típico para un análisis multivariado. Como hablaste sobre precipitación, temperatura y luminosidad, además de patrón de actividad, dieta, rangos hogareños y área núcleo, creo que lo mejor aquí es asegurarse de que tus datos estén bien tabulados, eliminar los valores atípicos (no te preocupes por la distribución normal en este momento) y realizar un Análisis de Componentes Principales (PCA). Esto te dará una buena idea de si hay relación entre estas variables.
La única precaución que debes tener en este momento es que tengas un número suficiente de observaciones para que sean estadísticamente relevantes.
Se recomienda utilizar Python para esto. En internet hay varios ejemplos de cómo hacerlo (por ejemplo: https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/decomposition/plot_pca_iris.html).
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