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Análise de Variâncias DIC e teste de Tukey
# 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) ex1 # Verificar a normalidade dos dados dos tratamentos normalidade = tapply(ex1$peso, ex1$trat, shapiro.test) normalidade # Verificar a homocedasticidade das variâncias homocedasticidade = bartlett.test(ex1$peso, ex1$trat) homocedasticidade # Realizar a ANOVA ex1_anova = aov (ex1$peso ~ ex1$trat) # Para verificar o resultado da ANOVA vamos pedir um sumário # Vamos utilizar o comando summary para o vetor ex1_anova summary(ex1_anova) # Para verificar a diferença entre os tratamentos # Vamos utilizar o teste de Tukey ex1_tukey = TukeyHSD(ex1_anova) ex1_tukey # calcular médias médias_ex1 = tapply(ex1$peso, ex1$trat, mean) médias_ex1 # calcular desvio padrão print("desvio padrão") desvio_ex1 = tapply(ex1$peso, ex1$trat, sd) desvio_ex1 # calcular erro padrão erro_ex1 = (desvio_ex1/sqrt(5)) erro_ex1 # Construir um gráfico boxplot boxplot(ex1$peso ~ ex1$trat) # Construir um gráfico de barras barplot(médias_ex1) # Apresentar um data frame com os tratamentos médias e erros padrões Tratamentos=c("Ração 1", "Ração 1" , "Ração 3" , "Ração 4") Médias=c( 22.0 , 28.6 , 41.0 , 56.2 ) Erros=c(1.18, 1.44, 1.38, 0.66) ex1_final=data.frame(Tratamentos,Médias,Erros) ex1_final
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Análise de variância ANOVA para experimento em DIC - Exemplo 01
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Ch. 5: Cookie Chip Sampling
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