Análise de Variâncias DIC e teste de Tukey, R

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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