Análise de Variâncias DIC e teste de Tukey 1, R

Análise de Variâncias DIC e teste de Tukey 1

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#Análise de Variâncias DIC e teste de Tukey 1

# Análise de Variâncias para experimento em DIC e teste de Tukey  
# Criar os vetores para valores cada resultado (peso de camarões)
peso = c (21,23,26,21,19,
    31,26,27,26,33,
    41,43,44,41,36,
    54,56,57,58,56)

# Criar vetor alfa numérico para cada tratamento-repetição

trat = c ("ração1", "ração1", "ração1", "ração1", "ração1",
    "ração2", "ração2", "ração2", "ração2", "ração2",
    "ração3", "ração3", "ração3", "ração3", "ração3",
    "ração4", "ração4", "ração4", "ração4", "ração4")

# Criar um vetor em formato data.frame
# nome desse vetor eu chamarei de ex1 (Que será o exemplo 1)
ex1 = data.frame (trat,peso)

# Verificar a homocedasticidade das variâncias
homocedasticidade =  bartlett.test(ex1$peso, ex1$trat)

# Realizar a ANOVA
ex1_anova = aov (ex1$peso ~ ex1$trat)

# Para verificar a diferença entre os tratamentos
# Vamos utilizar o teste de Tukey
ex1_tukey = TukeyHSD(ex1_anova)

print("DADOS DE TRATAMENTO E PESO")
ex1
print("homocedasticidade das variâncias - teste de Bartlett")
homocedasticidade
print("análise de variância - ANOVA")
summary(ex1_anova)
print("Teste de comparação de médias - Teste de Tukey")
ex1_tukey
print("**** FINAL DA ANÁLISE ****")

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[1] "DADOS DE TRATAMENTO E PESO" trat peso 1 ração1 21 2 ração1 23 3 ração1 26 4 ração1 21 5 ração1 19 6 ração2 31 7 ração2 26 8 ração2 27 9 ração2 26 10 ração2 33 11 ração3 41 12 ração3 43 13 ração3 44 14 ração3 41 15 ração3 36 16 ração4 54 17 ração4 56 18 ração4 57 19 ração4 58 20 ração4 56 [1] "homocedasticidade das variâncias - teste de Bartlett" Bartlett test of homogeneity of variances data: ex1$peso and ex1$trat Bartlett's K-squared = 2.1961, df = 3, p-value = 0.5327 [1] "análise de variância - ANOVA" Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ex1$trat 3 3401 1133.7 156.4 4.61e-12 *** Residuals 16 116 7.3 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 [1] "Teste de comparação de médias - Teste de Tukey" Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = ex1$peso ~ ex1$trat) $`ex1$trat` diff lwr upr p adj ração2-ração1 6.6 1.727859 11.47214 0.0065993 ração3-ração1 19.0 14.127859 23.87214 0.0000000 ração4-ração1 34.2 29.327859 39.07214 0.0000000 ração3-ração2 12.4 7.527859 17.27214 0.0000100 ração4-ração2 27.6 22.727859 32.47214 0.0000000 ração4-ração3 15.2 10.327859 20.07214 0.0000007 [1] "**** FINAL DA ANÁLISE ****"