Análise de Variâncias DIC e teste de Tukey 2, R

Análise de Variâncias DIC e teste de Tukey 2

# R version 3.4.4 
  
# Criar os vetores para valores cada resultado (peso de camarões)
peso1 = c (21,23,26,21,19)
peso2 = c (31,26,27,26,33)
peso3 = c (41,43,44,41,36)
peso4 = c (54,56,57,58,56)

# Para visualizar, vamos chamar cada vetor
print("vetor dos pesos")
peso1
peso2
peso3
peso4

# Criar vetor alfa numérico para cada tratamento-repetição

t1 = c ("ração1", "ração1", "ração1", "ração1", "ração1")
t2 = c ("ração2", "ração2", "ração2", "ração2", "ração2")
t3 = c ("ração3", "ração3", "ração3", "ração3", "ração3")
t4 = c ("ração4", "ração4", "ração4", "ração4", "ração4")

# Para visualizar vamos chamar cada vetor
print("vetores de tratamentos")
t1
t2
t3
t4

# Criar um vetor para reunir os resultados de peso
# Veja que dentro do parêntese estão os nomes de cada vetor
peso = c (peso1, peso2, peso3, peso4)

# Veja que dentro do parêntese estão os nomes de cada vetor 
print("vetor de todos os pesos")
peso

# Criar um vetor para reunir os tratamentos
# Veja que dentro do parêntese estão os nomes de cada vetor
trat = c (t1, t2, t3, t4)
print("vetor de todos os tratamentos")
trat

# 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
print("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
print("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)

# Se quiser apresentar os dados para publicação em um data.frame

Tratamentos=c("ração 1", "ração 2", "ração 3", "ração 4")
Média=c(22.0 ,  28.6 ,  41.0 ,  56.2 )
Erro=c(1.18, 1.44, 1.38, 0.66)
ex1_final=data.frame(Tratamentos,Média,Erro)
ex1_final


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