Dinei
Ana Tereza
2023-04-14
Estatística descritiva
# LOAD DATA ####
setwd("D:/Dropbox/00_Unioeste/2 Pesquisa/3 Doutorado/Matheus/Dinei")
library(readxl)
dados2 <- read_excel("dados2.xlsx", sheet = "Planilha1")
dados2 %>%
dplyr::group_by(tempo, GRUPOS, cirurgia) %>%
skim()| Name | Piped data |
| Number of rows | 62 |
| Number of columns | 27 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 2 |
| numeric | 22 |
| ________________________ | |
| Group variables | tempo, GRUPOS, cirurgia |
Variable type: character
| skim_variable | tempo | GRUPOS | cirurgia | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| grupo | 4 | O4 | o | 0 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 |
| grupo | 4 | O4 | p | 0 | 1 | 3 | 3 | 0 | 1 | 0 |
| grupo | 4 | OP4 | o | 0 | 1 | 2 | 3 | 0 | 2 | 0 |
| grupo | 4 | P4 | p | 0 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 |
| grupo | 4 | PP4 | p | 0 | 1 | 3 | 3 | 0 | 1 | 0 |
| grupo | 8 | O8 | o | 0 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 |
| grupo | 8 | OP8 | o | 0 | 1 | 3 | 3 | 0 | 1 | 0 |
| grupo | 8 | P8 | p | 0 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 |
| grupo | 8 | PP8 | p | 0 | 1 | 3 | 3 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 4 | O4 | o | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 4 | O4 | p | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 4 | OP4 | o | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 2 | 0 |
| plataforma | 4 | P4 | p | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 4 | PP4 | p | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 8 | O8 | o | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 8 | OP8 | o | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 8 | P8 | p | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| plataforma | 8 | PP8 | p | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
Variable type: numeric
| skim_variable | tempo | GRUPOS | cirurgia | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| p3 | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 274.29 | 10.98 | 264.00 | 268.00 | 270.00 | 279.00 | 292.00 | ▇▅▁▁▅ |
| p3 | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 240.00 | NA | 240.00 | 240.00 | 240.00 | 240.00 | 240.00 | ▁▁▇▁▁ |
| p3 | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 266.00 | 16.16 | 234.00 | 254.00 | 270.00 | 276.00 | 286.00 | ▂▅▁▇▇ |
| p3 | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 255.43 | 16.40 | 224.00 | 252.00 | 260.00 | 261.00 | 278.00 | ▂▁▅▇▂ |
| p3 | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 240.86 | 19.28 | 220.00 | 230.00 | 236.00 | 246.00 | 278.00 | ▅▇▂▁▂ |
| p3 | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 271.25 | 18.08 | 236.00 | 267.00 | 271.00 | 280.00 | 300.00 | ▂▁▇▃▂ |
| p3 | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 272.50 | 21.45 | 234.00 | 263.50 | 272.00 | 282.50 | 306.00 | ▂▂▅▇▂ |
| p3 | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 258.00 | 11.51 | 240.00 | 253.00 | 258.00 | 268.00 | 272.00 | ▅▁▅▂▇ |
| p3 | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 252.00 | 15.62 | 236.00 | 242.00 | 244.00 | 260.00 | 280.00 | ▇▁▂▂▂ |
| pedl | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | 0.05 | ▂▁▇▅▂ |
| pedl | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 0.04 | NA | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | ▁▁▇▁▁ |
| pedl | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | 0.05 | 0.05 | ▂▂▂▇▇ |
| pedl | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.01 | 0.03 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | 0.05 | ▂▁▁▇▇ |
| pedl | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | 0.05 | ▅▇▂▁▂ |
| pedl | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | 0.05 | 0.05 | ▅▂▇▂▂ |
| pedl | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | ▇▁▂▂▇ |
| pedl | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | ▂▇▂▅▂ |
| pedl | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 0.04 | 0.00 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | 0.05 | ▃▇▃▇▃ |
| cedl | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 26.08 | 1.25 | 24.98 | 25.54 | 25.83 | 25.92 | 28.81 | ▇▇▁▁▂ |
| cedl | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 25.64 | NA | 25.64 | 25.64 | 25.64 | 25.64 | 25.64 | ▁▁▇▁▁ |
| cedl | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 25.90 | 1.40 | 24.30 | 24.68 | 25.61 | 27.44 | 27.88 | ▇▇▁▁▇ |
| cedl | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 24.01 | 1.13 | 22.15 | 23.53 | 24.03 | 24.55 | 25.72 | ▃▃▇▇▃ |
| cedl | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 25.78 | 1.78 | 23.15 | 24.63 | 26.10 | 27.26 | 27.46 | ▅▁▂▂▇ |
| cedl | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 24.16 | 2.08 | 19.94 | 23.46 | 24.32 | 25.72 | 26.21 | ▂▁▆▁▇ |
| cedl | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 23.80 | 2.56 | 18.73 | 22.99 | 24.20 | 25.30 | 26.73 | ▂▁▇▅▅ |
| cedl | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 25.10 | 2.21 | 20.95 | 23.93 | 25.75 | 26.73 | 27.27 | ▂▂▂▅▇ |
| cedl | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 24.52 | 1.26 | 23.12 | 23.45 | 24.51 | 25.34 | 26.45 | ▇▁▂▅▂ |
| imc_mm | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 136.23 | 6.91 | 122.19 | 134.83 | 137.65 | 141.04 | 141.99 | ▂▁▂▅▇ |
| imc_mm | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 137.65 | NA | 137.65 | 137.65 | 137.65 | 137.65 | 137.65 | ▁▁▇▁▁ |
| imc_mm | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 137.62 | 8.80 | 121.73 | 130.54 | 139.21 | 144.89 | 147.25 | ▂▃▂▂▇ |
| imc_mm | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 144.24 | 11.68 | 127.62 | 137.58 | 141.82 | 151.61 | 161.89 | ▇▃▃▇▃ |
| imc_mm | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 138.47 | 12.79 | 125.10 | 130.00 | 135.69 | 143.88 | 160.71 | ▇▅▁▂▂ |
| imc_mm | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 147.41 | 11.09 | 136.48 | 137.12 | 147.27 | 152.05 | 169.29 | ▇▅▅▁▂ |
| imc_mm | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 149.15 | 18.88 | 131.45 | 139.38 | 144.41 | 153.58 | 190.46 | ▇▃▂▁▂ |
| imc_mm | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 139.72 | 13.61 | 127.21 | 129.21 | 136.55 | 145.43 | 167.40 | ▇▂▃▁▂ |
| imc_mm | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 142.23 | 6.77 | 134.16 | 136.59 | 141.92 | 147.26 | 151.84 | ▇▁▂▅▂ |
| AREA…10 | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 1394.49 | 182.29 | 1105.53 | 1282.63 | 1429.76 | 1536.03 | 1588.84 | ▂▂▂▂▇ |
| AREA…10 | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 1215.71 | NA | 1215.71 | 1215.71 | 1215.71 | 1215.71 | 1215.71 | ▁▁▇▁▁ |
| AREA…10 | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 1327.86 | 101.34 | 1157.85 | 1276.05 | 1320.39 | 1371.16 | 1500.09 | ▂▇▅▂▅ |
| AREA…10 | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 1159.41 | 164.82 | 959.91 | 1064.61 | 1117.81 | 1241.33 | 1426.25 | ▇▇▃▃▃ |
| AREA…10 | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 1145.34 | 122.50 | 1000.83 | 1051.32 | 1140.64 | 1229.62 | 1314.08 | ▇▁▅▁▅ |
| AREA…10 | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 1295.87 | 179.90 | 1054.22 | 1147.93 | 1324.16 | 1434.92 | 1541.27 | ▅▂▂▇▂ |
| AREA…10 | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 1370.48 | 220.50 | 1053.75 | 1193.20 | 1399.19 | 1533.44 | 1679.42 | ▅▂▂▇▂ |
| AREA…10 | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 1156.40 | 194.61 | 898.17 | 1027.24 | 1128.67 | 1276.05 | 1480.55 | ▇▇▃▇▃ |
| AREA…10 | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 1327.86 | 243.51 | 1027.09 | 1147.13 | 1282.04 | 1515.36 | 1660.90 | ▇▃▃▇▃ |
| NF | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 1.59 | 0.11 | 1.46 | 1.50 | 1.57 | 1.68 | 1.74 | ▇▇▁▃▇ |
| NF | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 1.45 | NA | 1.45 | 1.45 | 1.45 | 1.45 | 1.45 | ▁▁▇▁▁ |
| NF | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 1.64 | 0.08 | 1.55 | 1.59 | 1.64 | 1.68 | 1.79 | ▇▅▇▁▂ |
| NF | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 1.54 | 0.12 | 1.40 | 1.46 | 1.56 | 1.59 | 1.76 | ▇▁▇▁▂ |
| NF | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 1.50 | 0.04 | 1.41 | 1.50 | 1.51 | 1.52 | 1.53 | ▂▁▁▇▇ |
| NF | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 1.64 | 0.17 | 1.40 | 1.54 | 1.60 | 1.73 | 1.94 | ▂▇▅▂▂ |
| NF | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 1.68 | 0.17 | 1.48 | 1.52 | 1.70 | 1.82 | 1.91 | ▇▁▅▂▅ |
| NF | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 1.40 | 0.07 | 1.30 | 1.35 | 1.41 | 1.45 | 1.49 | ▃▇▃▇▇ |
| NF | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 1.59 | 0.17 | 1.34 | 1.47 | 1.65 | 1.68 | 1.80 | ▅▁▂▇▂ |
| CF | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 0.96 | 0.16 | 0.75 | 0.86 | 0.90 | 1.09 | 1.19 | ▇▇▁▃▇ |
| CF | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 1.12 | NA | 1.12 | 1.12 | 1.12 | 1.12 | 1.12 | ▁▁▇▁▁ |
| CF | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 1.03 | 0.16 | 0.74 | 0.93 | 1.03 | 1.13 | 1.25 | ▃▇▇▇▇ |
| CF | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 0.96 | 0.08 | 0.85 | 0.90 | 0.98 | 1.02 | 1.05 | ▅▂▁▂▇ |
| CF | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 0.93 | 0.07 | 0.84 | 0.89 | 0.93 | 0.99 | 1.01 | ▅▁▅▁▇ |
| CF | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 1.19 | 0.11 | 1.04 | 1.12 | 1.18 | 1.26 | 1.39 | ▇▇▃▇▃ |
| CF | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 1.20 | 0.13 | 0.91 | 1.16 | 1.26 | 1.27 | 1.34 | ▂▁▃▂▇ |
| CF | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 0.96 | 0.11 | 0.81 | 0.89 | 0.95 | 1.04 | 1.14 | ▇▇▃▇▃ |
| CF | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 1.21 | 0.16 | 0.93 | 1.14 | 1.26 | 1.31 | 1.40 | ▂▂▁▇▅ |
| MIO | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 876.45 | 83.68 | 749.39 | 811.54 | 923.82 | 942.04 | 954.76 | ▂▃▁▁▇ |
| MIO | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 836.97 | NA | 836.97 | 836.97 | 836.97 | 836.97 | 836.97 | ▁▁▇▁▁ |
| MIO | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 811.06 | 70.95 | 706.97 | 780.64 | 809.05 | 883.51 | 898.55 | ▅▂▇▁▇ |
| MIO | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 749.77 | 76.44 | 607.57 | 726.38 | 762.31 | 789.04 | 847.63 | ▃▁▇▇▇ |
| MIO | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 763.36 | 73.15 | 682.69 | 703.29 | 764.43 | 809.37 | 871.07 | ▇▁▅▁▅ |
| MIO | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 795.53 | 113.76 | 677.97 | 719.04 | 758.73 | 843.89 | 1021.85 | ▇▂▃▁▂ |
| MIO | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 815.52 | 115.44 | 636.64 | 762.02 | 800.48 | 883.58 | 971.70 | ▂▂▇▂▅ |
| MIO | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 822.52 | 118.93 | 667.52 | 752.13 | 814.44 | 868.14 | 1051.79 | ▅▅▇▁▂ |
| MIO | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 836.78 | 125.11 | 726.52 | 759.53 | 775.39 | 876.64 | 1083.20 | ▇▂▂▁▂ |
| CONJ | 4 | O4 | o | 1 | 0.86 | 6.78 | 0.94 | 5.59 | 5.97 | 7.05 | 7.45 | 7.76 | ▇▁▁▇▇ |
| CONJ | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 6.15 | NA | 6.15 | 6.15 | 6.15 | 6.15 | 6.15 | ▁▁▇▁▁ |
| CONJ | 4 | OP4 | o | 1 | 0.89 | 6.36 | 0.86 | 4.88 | 6.04 | 6.43 | 6.90 | 7.42 | ▃▃▇▇▇ |
| CONJ | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 6.37 | 0.82 | 5.18 | 5.73 | 6.70 | 6.97 | 7.28 | ▃▇▁▇▇ |
| CONJ | 4 | PP4 | p | 1 | 0.86 | 5.97 | 0.85 | 4.64 | 5.59 | 6.03 | 6.45 | 7.09 | ▃▃▃▇▃ |
| CONJ | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 6.52 | 0.78 | 5.32 | 6.02 | 6.45 | 7.11 | 7.49 | ▂▇▁▅▅ |
| CONJ | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 6.46 | 0.67 | 5.44 | 5.97 | 6.48 | 7.01 | 7.27 | ▂▇▁▂▇ |
| CONJ | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 6.30 | 0.46 | 5.78 | 5.88 | 6.25 | 6.70 | 6.94 | ▇▂▂▂▅ |
| CONJ | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 6.09 | 0.78 | 5.12 | 5.40 | 6.24 | 6.66 | 7.10 | ▇▃▃▇▃ |
| AREAI | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 728.49 | 115.68 | 521.22 | 690.47 | 735.98 | 796.25 | 868.84 | ▃▁▇▇▇ |
| AREAI | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 632.10 | NA | 632.10 | 632.10 | 632.10 | 632.10 | 632.10 | ▁▁▇▁▁ |
| AREAI | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 724.62 | 60.52 | 632.27 | 674.72 | 724.76 | 761.92 | 818.75 | ▇▇▃▇▇ |
| AREAI | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 632.32 | 70.74 | 537.87 | 597.14 | 617.21 | 668.31 | 740.25 | ▂▇▂▁▅ |
| AREAI | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 623.65 | 64.90 | 542.88 | 578.83 | 619.38 | 655.73 | 734.19 | ▇▇▃▃▃ |
| AREAI | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 625.40 | 85.84 | 538.22 | 570.37 | 578.30 | 692.76 | 777.97 | ▇▁▁▃▂ |
| AREAI | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 655.66 | 46.77 | 577.42 | 641.14 | 668.03 | 683.76 | 711.20 | ▅▁▂▇▅ |
| AREAI | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 653.01 | 83.60 | 538.86 | 577.73 | 668.22 | 710.32 | 759.63 | ▇▃▇▃▇ |
| AREAI | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 685.61 | 123.41 | 530.17 | 602.20 | 703.48 | 736.24 | 888.71 | ▇▃▇▃▃ |
| AREAIIA | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 1213.36 | 256.93 | 846.27 | 1100.14 | 1156.05 | 1317.82 | 1655.30 | ▂▇▂▂▂ |
| AREAIIA | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 999.75 | NA | 999.75 | 999.75 | 999.75 | 999.75 | 999.75 | ▁▁▇▁▁ |
| AREAIIA | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 1107.86 | 111.05 | 933.23 | 1058.51 | 1087.99 | 1129.81 | 1305.81 | ▂▇▇▁▅ |
| AREAIIA | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 1057.83 | 148.40 | 884.75 | 974.84 | 999.91 | 1125.22 | 1320.06 | ▇▇▃▃▃ |
| AREAIIA | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 957.00 | 109.78 | 833.96 | 902.19 | 952.35 | 967.37 | 1173.59 | ▅▇▂▁▂ |
| AREAIIA | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 960.57 | 144.96 | 791.88 | 832.96 | 936.81 | 1088.28 | 1183.25 | ▇▂▂▅▂ |
| AREAIIA | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 1100.45 | 54.31 | 1021.24 | 1066.30 | 1095.97 | 1131.64 | 1192.95 | ▂▇▂▅▂ |
| AREAIIA | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 1014.48 | 143.73 | 837.26 | 875.14 | 1027.62 | 1120.61 | 1208.05 | ▇▂▁▅▅ |
| AREAIIA | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 1080.25 | 200.97 | 800.60 | 947.20 | 1103.69 | 1201.59 | 1359.87 | ▇▁▇▃▇ |
| AREAIIB | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 2269.93 | 434.44 | 1584.09 | 2137.55 | 2233.18 | 2394.84 | 3007.50 | ▂▂▇▂▂ |
| AREAIIB | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 1991.97 | NA | 1991.97 | 1991.97 | 1991.97 | 1991.97 | 1991.97 | ▁▁▇▁▁ |
| AREAIIB | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 2206.35 | 209.67 | 1979.88 | 2023.60 | 2197.64 | 2285.18 | 2649.26 | ▇▇▅▁▂ |
| AREAIIB | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 2076.63 | 334.31 | 1700.90 | 1871.75 | 1973.71 | 2228.30 | 2661.67 | ▇▇▃▃▃ |
| AREAIIB | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 1822.37 | 175.21 | 1647.61 | 1677.37 | 1790.22 | 1920.16 | 2123.72 | ▇▂▅▁▂ |
| AREAIIB | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 1909.75 | 297.96 | 1497.21 | 1687.71 | 1988.80 | 2126.59 | 2259.69 | ▅▂▂▂▇ |
| AREAIIB | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 2223.57 | 161.84 | 1950.55 | 2158.69 | 2258.92 | 2318.51 | 2413.87 | ▅▁▂▇▅ |
| AREAIIB | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 1948.28 | 309.19 | 1443.16 | 1767.90 | 1962.88 | 2238.78 | 2289.14 | ▂▂▅▂▇ |
| AREAIIB | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 2039.50 | 351.97 | 1452.98 | 1887.11 | 2097.17 | 2257.16 | 2437.78 | ▂▂▁▇▅ |
| PROPI | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 34.32 | 3.12 | 30.74 | 32.52 | 33.62 | 35.30 | 40.22 | ▇▇▇▁▃ |
| PROPI | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 30.63 | NA | 30.63 | 30.63 | 30.63 | 30.63 | 30.63 | ▁▁▇▁▁ |
| PROPI | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 30.76 | 1.68 | 27.62 | 29.96 | 30.73 | 32.31 | 32.80 | ▂▂▅▅▇ |
| PROPI | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 28.61 | 6.33 | 21.07 | 24.74 | 28.14 | 30.58 | 40.41 | ▇▂▅▁▂ |
| PROPI | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 28.24 | 3.02 | 23.24 | 26.44 | 29.53 | 30.35 | 31.33 | ▂▂▂▂▇ |
| PROPI | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 26.31 | 3.49 | 22.53 | 23.89 | 25.87 | 27.38 | 33.33 | ▇▅▅▁▂ |
| PROPI | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 25.97 | 4.18 | 17.41 | 25.11 | 26.11 | 27.83 | 31.98 | ▂▁▇▇▂ |
| PROPI | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 28.93 | 2.76 | 24.91 | 27.88 | 28.83 | 30.03 | 33.47 | ▃▁▇▂▂ |
| PROPI | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 28.11 | 1.67 | 25.84 | 27.02 | 28.16 | 29.03 | 30.69 | ▇▃▇▃▃ |
| PROPIIA | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 25.25 | 6.00 | 18.18 | 22.76 | 24.24 | 25.66 | 37.50 | ▃▇▁▁▂ |
| PROPIIA | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 30.28 | NA | 30.28 | 30.28 | 30.28 | 30.28 | 30.28 | ▁▁▇▁▁ |
| PROPIIA | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 26.35 | 3.97 | 21.83 | 25.20 | 26.15 | 26.46 | 35.56 | ▃▇▂▁▂ |
| PROPIIA | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 31.57 | 2.95 | 25.71 | 31.13 | 32.06 | 33.16 | 34.67 | ▂▁▂▇▅ |
| PROPIIA | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 27.34 | 4.53 | 18.79 | 26.65 | 28.00 | 28.75 | 33.82 | ▂▁▂▇▂ |
| PROPIIA | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 27.91 | 3.69 | 23.32 | 24.90 | 27.71 | 29.69 | 34.72 | ▇▂▅▂▂ |
| PROPIIA | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 33.10 | 4.25 | 25.45 | 31.28 | 33.60 | 35.77 | 38.99 | ▂▂▅▇▂ |
| PROPIIA | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 27.13 | 5.33 | 20.08 | 21.91 | 29.03 | 30.17 | 34.41 | ▇▁▂▅▅ |
| PROPIIA | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 30.74 | 3.76 | 26.44 | 28.02 | 30.77 | 32.23 | 37.50 | ▇▂▂▂▂ |
| PROPIIB | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 40.43 | 7.06 | 27.21 | 39.31 | 40.95 | 42.99 | 50.27 | ▂▁▇▂▂ |
| PROPIIB | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 39.08 | NA | 39.08 | 39.08 | 39.08 | 39.08 | 39.08 | ▁▁▇▁▁ |
| PROPIIB | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 42.89 | 3.28 | 36.82 | 41.54 | 42.15 | 44.36 | 48.66 | ▂▅▇▅▂ |
| PROPIIB | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 39.82 | 5.19 | 33.53 | 35.19 | 41.36 | 43.36 | 46.74 | ▇▃▃▇▃ |
| PROPIIB | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 44.42 | 4.45 | 40.17 | 40.74 | 43.87 | 46.87 | 51.68 | ▇▂▂▂▂ |
| PROPIIB | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 45.79 | 5.60 | 36.60 | 43.34 | 45.02 | 48.88 | 54.15 | ▂▂▇▂▅ |
| PROPIIB | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 40.93 | 7.18 | 32.79 | 37.80 | 39.83 | 41.52 | 57.14 | ▃▇▁▁▂ |
| PROPIIB | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 43.94 | 6.29 | 36.03 | 38.81 | 44.12 | 47.94 | 54.10 | ▇▂▂▅▂ |
| PROPIIB | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 41.14 | 4.96 | 32.95 | 38.74 | 40.72 | 44.57 | 47.72 | ▃▃▇▃▇ |
| AREA…21 | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 303.89 | 11.13 | 284.90 | 297.64 | 305.95 | 312.56 | 316.00 | ▂▂▂▂▇ |
| AREA…21 | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 359.68 | NA | 359.68 | 359.68 | 359.68 | 359.68 | 359.68 | ▁▁▇▁▁ |
| AREA…21 | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 340.04 | 13.30 | 306.70 | 339.51 | 342.38 | 346.12 | 352.24 | ▂▁▁▇▇ |
| AREA…21 | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 281.15 | 16.81 | 251.94 | 271.96 | 289.60 | 292.87 | 296.85 | ▂▂▂▁▇ |
| AREA…21 | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 344.22 | 10.47 | 330.64 | 335.96 | 344.38 | 353.13 | 356.32 | ▅▂▂▁▇ |
| AREA…21 | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 274.02 | 12.99 | 256.30 | 261.64 | 278.91 | 283.32 | 289.98 | ▇▁▂▅▅ |
| AREA…21 | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 349.15 | 15.80 | 328.16 | 340.98 | 347.54 | 360.48 | 372.05 | ▇▃▇▃▇ |
| AREA…21 | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 297.01 | 15.86 | 279.36 | 282.06 | 300.66 | 302.68 | 326.72 | ▆▁▇▁▂ |
| AREA…21 | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 358.62 | 5.44 | 351.92 | 354.12 | 359.84 | 361.69 | 366.97 | ▇▁▅▂▂ |
| RAZÃO | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 2.53 | 0.12 | 2.32 | 2.47 | 2.57 | 2.59 | 2.68 | ▂▂▁▇▅ |
| RAZÃO | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 2.12 | NA | 2.12 | 2.12 | 2.12 | 2.12 | 2.12 | ▁▁▇▁▁ |
| RAZÃO | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 2.41 | 0.24 | 2.04 | 2.29 | 2.40 | 2.52 | 2.91 | ▂▆▇▁▂ |
| RAZÃO | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 2.20 | 0.11 | 2.07 | 2.13 | 2.16 | 2.29 | 2.35 | ▇▇▁▃▇ |
| RAZÃO | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 2.10 | 0.11 | 1.96 | 2.07 | 2.09 | 2.10 | 2.33 | ▂▇▂▁▂ |
| RAZÃO | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 2.39 | 0.24 | 2.11 | 2.23 | 2.32 | 2.49 | 2.76 | ▇▅▂▁▅ |
| RAZÃO | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 2.38 | 0.19 | 2.04 | 2.32 | 2.40 | 2.47 | 2.69 | ▂▂▇▅▂ |
| RAZÃO | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 2.25 | 0.16 | 2.03 | 2.15 | 2.23 | 2.34 | 2.49 | ▅▂▇▁▅ |
| RAZÃO | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 2.14 | 0.15 | 1.96 | 2.08 | 2.10 | 2.18 | 2.43 | ▂▇▅▁▂ |
| F/JNM | 4 | O4 | o | 0 | 1.00 | 4.59 | 0.60 | 3.61 | 4.21 | 4.77 | 5.00 | 5.33 | ▃▃▃▇▇ |
| F/JNM | 4 | O4 | p | 0 | 1.00 | 3.38 | NA | 3.38 | 3.38 | 3.38 | 3.38 | 3.38 | ▁▁▇▁▁ |
| F/JNM | 4 | OP4 | o | 0 | 1.00 | 3.91 | 0.33 | 3.38 | 3.66 | 3.84 | 4.19 | 4.41 | ▃▇▇▇▇ |
| F/JNM | 4 | P4 | p | 0 | 1.00 | 4.13 | 0.59 | 3.31 | 3.79 | 3.86 | 4.68 | 4.80 | ▂▇▁▁▇ |
| F/JNM | 4 | PP4 | p | 0 | 1.00 | 3.33 | 0.32 | 2.85 | 3.12 | 3.36 | 3.57 | 3.70 | ▃▃▇▃▇ |
| F/JNM | 8 | O8 | o | 0 | 1.00 | 4.74 | 0.68 | 3.74 | 4.20 | 4.78 | 5.37 | 5.46 | ▂▅▂▂▇ |
| F/JNM | 8 | OP8 | o | 0 | 1.00 | 3.92 | 0.57 | 3.02 | 3.54 | 3.89 | 4.44 | 4.60 | ▂▅▂▂▇ |
| F/JNM | 8 | P8 | p | 0 | 1.00 | 3.91 | 0.73 | 2.97 | 3.25 | 3.96 | 4.41 | 4.94 | ▇▂▁▅▅ |
| F/JNM | 8 | PP8 | p | 0 | 1.00 | 3.70 | 0.68 | 2.80 | 3.24 | 3.56 | 4.24 | 4.60 | ▇▃▃▃▇ |
| dgzf | 4 | O4 | o | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dgzf | 4 | O4 | p | 1 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dgzf | 4 | OP4 | o | 9 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dgzf | 4 | P4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dgzf | 4 | PP4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dgzf | 8 | O8 | o | 3 | 0.62 | 0.01 | 0.00 | 0.00 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | ▇▇▇▇▇ |
| dgzf | 8 | OP8 | o | 3 | 0.62 | 0.01 | 0.00 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | ▇▃▁▃▃ |
| dgzf | 8 | P8 | p | 3 | 0.62 | 0.01 | 0.00 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.02 | ▇▇▁▁▃ |
| dgzf | 8 | PP8 | p | 2 | 0.71 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.02 | 0.03 | ▇▁▂▁▂ |
| dmf | 4 | O4 | o | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dmf | 4 | O4 | p | 1 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dmf | 4 | OP4 | o | 9 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dmf | 4 | P4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dmf | 4 | PP4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dmf | 8 | O8 | o | 3 | 0.62 | 0.02 | 0.01 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.04 | ▇▇▁▁▃ |
| dmf | 8 | OP8 | o | 3 | 0.62 | 0.03 | 0.01 | 0.01 | 0.03 | 0.04 | 0.04 | 0.04 | ▃▁▁▇▇ |
| dmf | 8 | P8 | p | 3 | 0.62 | 0.02 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.03 | 0.03 | 0.03 | ▇▁▁▃▇ |
| dmf | 8 | PP8 | p | 2 | 0.71 | 0.04 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.05 | 0.06 | ▇▁▁▁▅ |
| dizf | 4 | O4 | o | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dizf | 4 | O4 | p | 1 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dizf | 4 | OP4 | o | 9 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dizf | 4 | P4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dizf | 4 | PP4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| dizf | 8 | O8 | o | 3 | 0.62 | 0.10 | 0.01 | 0.09 | 0.10 | 0.10 | 0.11 | 0.11 | ▃▁▃▃▇ |
| dizf | 8 | OP8 | o | 3 | 0.62 | 0.11 | 0.02 | 0.09 | 0.11 | 0.11 | 0.12 | 0.13 | ▃▁▃▇▃ |
| dizf | 8 | P8 | p | 3 | 0.62 | 0.09 | 0.02 | 0.06 | 0.08 | 0.10 | 0.11 | 0.11 | ▃▁▃▃▇ |
| dizf | 8 | PP8 | p | 2 | 0.71 | 0.11 | 0.01 | 0.10 | 0.10 | 0.11 | 0.13 | 0.13 | ▇▃▁▁▇ |
| SARCOMERO | 4 | O4 | o | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| SARCOMERO | 4 | O4 | p | 1 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| SARCOMERO | 4 | OP4 | o | 9 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| SARCOMERO | 4 | P4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| SARCOMERO | 4 | PP4 | p | 7 | 0.00 | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| SARCOMERO | 8 | O8 | o | 3 | 0.62 | 1.77 | 0.10 | 1.67 | 1.69 | 1.78 | 1.85 | 1.89 | ▇▁▃▁▇ |
| SARCOMERO | 8 | OP8 | o | 3 | 0.62 | 1.83 | 0.10 | 1.72 | 1.76 | 1.82 | 1.91 | 1.95 | ▇▁▃▁▇ |
| SARCOMERO | 8 | P8 | p | 4 | 0.50 | 1.61 | 0.08 | 1.54 | 1.55 | 1.59 | 1.65 | 1.72 | ▇▁▃▁▃ |
| SARCOMERO | 8 | PP8 | p | 2 | 0.71 | 1.94 | 0.02 | 1.92 | 1.92 | 1.92 | 1.96 | 1.97 | ▇▁▁▁▅ |
Estatística Univariada
- Peso
## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 362.90323 362.90323 1.3528 0.2499
## cirurgia 1 5797.50968 5797.50968 21.6113 0
## plataforma 1 789.73011 789.73011 2.9439 0.0919
## tempo*cirurgia 1 92.05632 92.05632 0.3432 0.5605
## tempo*plataforma 1 357.88966 357.88966 1.3341 0.2532
## cirurgia*plataforma 1 155.20320 155.2032 0.5785 0.4502
## tempo*cirurgia*plataforma 1 3.20320 3.2032 0.0119 0.9134
## Residuo 54 14486.21429 268.26323
## Total 61 22044.70968
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 6.27 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.4675774
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 258.9677
## 2 8 263.8065
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 270.75
## b p 251.4
## ------------------------------------------------------------------------
##
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 265.0323
## 2 s 257.7419
## ------------------------------------------------------------------------pedl
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=pedl, fill=plataforma))+ geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$pedl, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------ ## Legenda: ## FATOR 1: tempo ## FATOR 2: cirurgia ## FATOR 3: plataforma ## ------------------------------------------------------------------------ ## ## ------------------------------------------------------------------------ ## Quadro da analise de variancia ## ------------------------------------------------------------------------ ## GL SQ QM Fc Pr>Fc ## tempo 1 0.00002 2e-05 1.3159 0.2564 ## cirurgia 1 0.00004 4e-05 3.4393 0.0691 ## plataforma 1 0.00001 1e-05 0.6746 0.4151 ## tempo*cirurgia 1 0.00000 0 0.0015 0.9694 ## tempo*plataforma 1 0.00003 3e-05 2.3807 0.1287 ## cirurgia*plataforma 1 0.00001 1e-05 1.0401 0.3123 ## tempo*cirurgia*plataforma 1 0.00000 0 0.0556 0.8144 ## Residuo 54 0.00063 1e-05 ## Total 61 0.00074 ## ------------------------------------------------------------------------ ## CV = 7.85 % ## ## ------------------------------------------------------------------------ ## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk) ## valor-p: 0.001926412 ## ATENCAO: a 5% de significancia, os residuos nao podem ser considerados normais! ## ------------------------------------------------------------------------ ## ## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples ## ------------------------------------------------------------------------ ## tempo ## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais. ## ------------------------------------------------------------------------ ## Niveis Medias ## 1 4 0.04406416 ## 2 8 0.04306734 ## ------------------------------------------------------------------------ ## cirurgia ## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais. ## ------------------------------------------------------------------------ ## Niveis Medias ## 1 o 0.04434593 ## 2 p 0.04273356 ## ------------------------------------------------------------------------ ## plataforma ## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais. ## ------------------------------------------------------------------------ ## Niveis Medias ## 1 n 0.04319301 ## 2 s 0.04393849 ## ------------------------------------------------------------------------cedl
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=cedl, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$cedl, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 18.36109 18.36109 5.7741 0.0197
## cirurgia 1 0.13117 0.13117 0.0413 0.8398
## plataforma 1 0.29186 0.29186 0.0918 0.7631
## tempo*cirurgia 1 13.85121 13.85121 4.3558 0.0416
## tempo*plataforma 1 6.07421 6.07421 1.9102 0.1726
## cirurgia*plataforma 1 2.58669 2.58669 0.8134 0.3711
## tempo*cirurgia*plataforma 1 4.19157 4.19157 1.3181 0.256
## Residuo 54 171.71535 3.17991
## Total 61 217.20315
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 7.15 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.02789675
## ATENCAO: a 5% de significancia, os residuos nao podem ser considerados normais!
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*cirurgia significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:cirurgia o 1 31.96001 31.96001 10.0506 0.0025
## tempo:cirurgia p 1 0.10325 0.10325 0.0325 0.8577
## Residuo 54 171.71535 3.17991
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel o de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 4 25.97875
## b 8 23.98
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel p de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 24.94600
## 2 8 24.82867
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## cirurgia:tempo 4 1 8.25734 8.25734 2.5967 0.1129
## cirurgia:tempo 8 1 5.57601 5.57601 1.7535 0.191
## Residuo 54 171.71535 3.17991
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro do nivel 4 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 25.97875
## 2 p 24.94600
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro do nivel 8 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 23.98000
## 2 p 24.82867
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Analisando os efeitos simples do fator plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 24.84871
## 2 s 25.02097
## ------------------------------------------------------------------------- imc_mm
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=imc_mm, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$imc_mm, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 505.99546 505.99546 3.5797 0.0639
## cirurgia 1 41.94019 41.94019 0.2967 0.5882
## plataforma 1 1.27166 1.27166 0.009 0.9248
## tempo*cirurgia 1 509.69966 509.69966 3.6059 0.0629
## tempo*plataforma 1 63.07596 63.07596 0.4462 0.507
## cirurgia*plataforma 1 45.66115 45.66115 0.323 0.5721
## tempo*cirurgia*plataforma 1 68.54510 68.5451 0.4849 0.4892
## Residuo 54 7632.99948 141.35184
## Total 61 8869.18867
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 8.38 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.002884941
## ATENCAO: a 5% de significancia, os residuos nao podem ser considerados normais!
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 138.9929
## 2 8 144.7065
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 142.6461
## 2 p 141.0003
## ------------------------------------------------------------------------
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 141.7987
## 2 s 141.9007
## ------------------------------------------------------------------------- Area…10
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=AREA...10, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$AREA...10, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 10738.813 10738.81322 0.3342 0.5656
## cirurgia 1 341851.670 341851.66969 10.6391 0.0019
## plataforma 1 31836.622 31836.62167 0.9908 0.324
## tempo*cirurgia 1 44097.604 44097.60401 1.3724 0.2465
## tempo*plataforma 1 85241.713 85241.71312 2.6529 0.1092
## cirurgia*plataforma 1 18678.067 18678.06688 0.5813 0.4491
## tempo*cirurgia*plataforma 1 2878.887 2878.88654 0.0896 0.7658
## Residuo 54 1735107.187 32131.61458
## Total 61 2270430.562
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 14.08 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.2470673
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 1260.035
## 2 8 1286.357
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 1345.093
## b p 1196.506
## ------------------------------------------------------------------------
##
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 1250.972
## 2 s 1295.420
## ------------------------------------------------------------------------- NF
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=NF, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$NF, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.00082 0.00082 0.0541 0.8169
## cirurgia 1 0.28612 0.28612 18.8799 1e-04
## plataforma 1 0.03475 0.03475 2.293 0.1358
## tempo*cirurgia 1 0.01812 0.01812 1.1957 0.279
## tempo*plataforma 1 0.06861 0.06861 4.5274 0.0379
## cirurgia*plataforma 1 0.00560 0.0056 0.3693 0.5459
## tempo*cirurgia*plataforma 1 0.03649 0.03649 2.4077 0.1266
## Residuo 54 0.81835 0.01515
## Total 61 1.26886
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 7.83 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.9239243
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*plataforma significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:plataforma n 1 0.03001 0.03001 1.9802 0.1651
## tempo:plataforma s 1 0.04938 0.04938 3.2583 0.0766
## Residuo 54 0.81835 0.01515
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel n de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 1.581329
## 2 8 1.519069
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel s de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 1.557642
## 2 8 1.637505
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando plataforma dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## plataforma:tempo 4 1 0.00434 0.00434 0.2866 0.5946
## plataforma:tempo 8 1 0.10860 0.10860 7.1658 0.0098
## Residuo 54 0.81835 0.01515
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## plataforma dentro do nivel 4 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 1.581329
## 2 s 1.557642
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro do nivel 8 de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 1.637505
## b n 1.519069
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Analisando os efeitos simples do fator cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 1.638515
## b p 1.50258
## ------------------------------------------------------------------------- CF
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=CF, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$CF, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.40018 0.40018 23.672 0
## cirurgia 1 0.10001 0.10001 5.9159 0.0183
## plataforma 1 0.11660 0.1166 6.8975 0.0112
## tempo*cirurgia 1 0.01932 0.01932 1.1426 0.2899
## tempo*plataforma 1 0.02858 0.02858 1.6908 0.199
## cirurgia*plataforma 1 0.02512 0.02512 1.486 0.2281
## tempo*cirurgia*plataforma 1 0.10106 0.10106 5.9782 0.0178
## Residuo 54 0.91288 0.01691
## Total 61 1.70375
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 12.28 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.2341106
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*cirurgia*plataforma significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia e plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo: o n 1 0.22367127 0.22367127 13.230936 0.000616
## tempo: o s 1 0.10907981 0.10907981 6.452451 0.013989
## tempo: p n 1 0.06211589 0.06211589 3.674371 0.060553
## tempo: p s 1 0.04526405 0.04526405 2.677527 0.10759
## Residuo 54 0.91287942 0.01690517
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis o de cirurgia e n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 8 1.190944
## b 4 0.9581987
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis o de cirurgia e s de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 8 1.202506
## b 4 1.039971
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis p de cirurgia e n de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 0.9565594
## 2 8 0.9596422
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis p de cirurgia e s de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 0.9572154
## 2 8 1.2136193
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo e plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## cirurgia: 4 n 1 0.06066239 0.06066239 3.588392 0.063545
## cirurgia: 4 s 1 0.02827733 0.02827733 1.672703 0.201402
## cirurgia: 8 n 1 0.22090540 0.22090540 13.067325 0.000661
## cirurgia: 8 s 1 0.08161162 0.08161162 4.827612 0.032318
## Residuo 54 0.91287942 0.01690517
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e n de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 0.9581987
## 2 p 0.9565594
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e s de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 1.0399706
## 2 p 0.9572154
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 1.190944
## b p 0.9596422
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e s de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a p 1.213619
## a o 1.202506
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando plataforma dentro de cada nivel de tempo e cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## plataforma: 4 o 1 0.0276093527 0.0276093527 1.633189 0.206729
## plataforma: 4 p 1 0.0596821637 0.0596821637 3.530408 0.065655
## plataforma: 8 o 1 0.0005519669 0.0005519669 0.032651 0.857283
## plataforma: 8 p 1 0.0431900867 0.0431900867 2.554844 0.115792
## Residuo 54 0.9128794183 0.0169051744
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e o de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 0.9581987
## 2 s 1.0399706
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e p de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 0.9565594
## 2 s 0.9572154
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e o de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 1.190944
## 2 s 1.202506
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e p de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 0.9596422
## 2 s 1.2136193
## ------------------------------------------------------------------------- MIO
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=MIO, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$MIO, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 3450.717 3450.7167 0.343 0.5605
## cirurgia 1 11328.834 11328.83402 1.1262 0.2933
## plataforma 1 201.525 201.52501 0.02 0.888
## tempo*cirurgia 1 40022.551 40022.55149 3.9787 0.0511
## tempo*plataforma 1 2197.837 2197.83719 0.2185 0.6421
## cirurgia*plataforma 1 2524.421 2524.42143 0.251 0.6184
## tempo*cirurgia*plataforma 1 3782.377 3782.37737 0.376 0.5423
## Residuo 54 543190.608 10059.08534
## Total 61 606698.871
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 12.39 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.1227392
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 802.0474
## 2 8 816.9680
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 822.5960
## 2 p 795.5469
## ------------------------------------------------------------------------
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 807.9464
## 2 s 811.0690
## ------------------------------------------------------------------------- CONJ
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=CONJ, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$CONJ, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.00198 0.00198 0.0034 0.9537
## cirurgia 1 1.55218 1.55218 2.6751 0.1081
## plataforma 1 1.05395 1.05395 1.8164 0.1837
## tempo*cirurgia 1 0.01124 0.01124 0.0194 0.8899
## tempo*plataforma 1 0.29995 0.29995 0.5169 0.4754
## cirurgia*plataforma 1 0.00365 0.00365 0.0063 0.9371
## tempo*cirurgia*plataforma 1 0.05743 0.05743 0.099 0.7543
## Residuo 51 29.59209 0.58024
## Total 58 32.57246
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = NA %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.03099731
## ATENCAO: a 5% de significancia, os residuos nao podem ser considerados normais!
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 NA
## 2 8 6.349911
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o NA
## 2 p NA
## ------------------------------------------------------------------------
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n NA
## 2 s NA
## ------------------------------------------------------------------------- AREA I
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=AREAI, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$AREAI, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 9642.9800 9642.97996 1.4003 0.2419
## cirurgia 1 19165.6499 19165.64995 2.783 0.1011
## plataforma 1 3074.9020 3074.90202 0.4465 0.5068
## tempo*cirurgia 1 62194.3412 62194.34116 9.0312 0.004
## tempo*plataforma 1 3563.8845 3563.88452 0.5175 0.475
## cirurgia*plataforma 1 198.8058 198.80576 0.0289 0.8657
## tempo*cirurgia*plataforma 1 350.2515 350.2515 0.0509 0.8224
## Residuo 54 371875.4958 6886.58326
## Total 61 470066.3107
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 12.45 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.9971336
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*cirurgia significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:cirurgia o 1 58875.23 58875.227 8.5493 0.005
## tempo:cirurgia p 1 11974.98 11974.985 1.7389 0.1928
## Residuo 54 371875.50 6886.583
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel o de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 4 726.3162
## b 8 640.5292
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel p de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 628.2614
## 2 8 668.2197
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## cirurgia:tempo 4 1 74436.643 74436.643 10.8089 0.0018
## cirurgia:tempo 8 1 5936.238 5936.238 0.862 0.3573
## Residuo 54 371875.496 6886.583
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro do nivel 4 de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 726.3162
## b p 628.2614
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro do nivel 8 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 640.5292
## 2 p 668.2197
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Analisando os efeitos simples do fator plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 658.9581
## 2 s 673.8401
## ------------------------------------------------------------------------- AREA II A
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=AREAIIA, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$AREAIIA, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 31710.4015 31710.40149 1.3453 0.2512
## cirurgia 1 67902.8461 67902.84613 2.8808 0.0954
## plataforma 1 430.2737 430.27369 0.0183 0.893
## tempo*cirurgia 1 101863.1387 101863.13873 4.3215 0.0424
## tempo*plataforma 1 142902.0782 142902.07816 6.0626 0.017
## cirurgia*plataforma 1 7528.4563 7528.45628 0.3194 0.5743
## tempo*cirurgia*plataforma 1 3465.8989 3465.89893 0.147 0.7029
## Residuo 54 1272843.5947 23571.17768
## Total 61 1628646.6881
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 14.48 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.3859634
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*cirurgia significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:cirurgia o 1 122037.25 122037.25 5.1774 0.0269
## tempo:cirurgia p 1 10982.48 10982.48 0.4659 0.4978
## Residuo 54 1272843.59 23571.18
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel o de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 4 1154.018
## b 8 1030.508
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel p de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 1006.907
## 2 8 1045.174
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## cirurgia:tempo 4 1 167546.976 167546.976 7.1081 0.0101
## cirurgia:tempo 8 1 1665.194 1665.194 0.0706 0.7914
## Residuo 54 1272843.595 23571.178
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro do nivel 4 de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 1154.018
## b p 1006.907
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro do nivel 8 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 1030.508
## 2 p 1045.174
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*plataforma significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:plataforma n 1 158942.12 158942.12 6.7431 0.0121
## tempo:plataforma s 1 21879.72 21879.72 0.9282 0.3396
## Residuo 54 1272843.59 23571.18
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 4 1130.81
## b 8 987.527
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel s de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 1037.859
## 2 8 1091.021
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando plataforma dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## plataforma:tempo 4 1 66889.04 66889.04 2.8377 0.0978
## plataforma:tempo 8 1 82923.41 82923.41 3.518 0.0661
## Residuo 54 1272843.59 23571.18
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## plataforma dentro do nivel 4 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 1130.810
## 2 s 1037.859
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro do nivel 8 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 987.527
## 2 s 1091.021
## ------------------------------------------------------------------------- AREA II B
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=AREAIIB, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$AREAIIB, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 71293.165 71293.16524 0.8388 0.3638
## cirurgia 1 495141.123 495141.12261 5.8252 0.0192
## plataforma 1 16220.933 16220.93298 0.1908 0.664
## tempo*cirurgia 1 167966.397 167966.3974 1.9761 0.1655
## tempo*plataforma 1 449684.113 449684.11309 5.2905 0.0253
## cirurgia*plataforma 1 164536.620 164536.6204 1.9357 0.1698
## tempo*cirurgia*plataforma 1 1013.654 1013.65435 0.0119 0.9134
## Residuo 54 4589954.826 84999.16344
## Total 61 5955810.832
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 14.13 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.9825053
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*plataforma significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:plataforma n 1 457377.34 457377.34 5.381 0.0242
## tempo:plataforma s 1 92840.54 92840.54 1.0923 0.3006
## Residuo 54 4589954.83 84999.16
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 4 2172.076
## b 8 1929.017
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel s de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 2028.160
## 2 8 2137.667
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando plataforma dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## plataforma:tempo 4 1 160351.4 160351.38 1.8865 0.1753
## plataforma:tempo 8 1 337044.4 337044.39 3.9653 0.0515
## Residuo 54 4589954.8 84999.16
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## plataforma dentro do nivel 4 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 2172.076
## 2 s 2028.160
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro do nivel 8 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 1929.017
## 2 s 2137.667
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Analisando os efeitos simples do fator cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 2150.414
## b p 1971.591
## ------------------------------------------------------------------------- PROP I
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=PROPI, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$PROPI, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 158.81803 158.81803 12.7899 7e-04
## cirurgia 1 6.91149 6.91149 0.5566 0.4589
## plataforma 1 22.30456 22.30456 1.7962 0.1858
## tempo*cirurgia 1 143.20460 143.2046 11.5325 0.0013
## tempo*plataforma 1 4.31234 4.31234 0.3473 0.5581
## cirurgia*plataforma 1 6.13622 6.13622 0.4942 0.4851
## tempo*cirurgia*plataforma 1 11.77093 11.77093 0.9479 0.3346
## Residuo 54 670.54434 12.41749
## Total 61 1024.00251
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 12.19 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.03102317
## ATENCAO: a 5% de significancia, os residuos nao podem ser considerados normais!
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*cirurgia significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:cirurgia o 1 305.65028 305.65028 24.6145 0
## tempo:cirurgia p 1 0.00369 0.00369 3e-04 0.9863
## Residuo 54 670.54434 12.41749
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel o de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 4 32.31892
## b 8 26.1378
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel p de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 28.57134
## 2 8 28.54916
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## cirurgia:tempo 4 1 108.73050 108.73050 8.7562 0.0046
## cirurgia:tempo 8 1 45.01693 45.01693 3.6253 0.0622
## Residuo 54 670.54434 12.41749
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro do nivel 4 de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 32.31892
## b p 28.57134
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro do nivel 8 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 26.13780
## 2 p 28.54916
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Analisando os efeitos simples do fator plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## plataforma
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 29.45293
## 2 s 28.35723
## ------------------------------------------------------------------------- PROP II A
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=PROPIIA, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$PROPIIA, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 65.44713 65.44713 3.4264 0.0696
## cirurgia 1 14.85248 14.85248 0.7776 0.3818
## plataforma 1 40.91276 40.91276 2.1419 0.1491
## tempo*cirurgia 1 105.66624 105.66624 5.532 0.0223
## tempo*plataforma 1 129.18335 129.18335 6.7632 0.012
## cirurgia*plataforma 1 39.92644 39.92644 2.0903 0.154
## tempo*cirurgia*plataforma 1 10.37312 10.37312 0.5431 0.4644
## Residuo 54 1031.45320 19.10099
## Total 61 1437.81471
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 15.25 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.3655657
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*cirurgia significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:cirurgia o 1 171.78727 171.78727 8.9936 0.0041
## tempo:cirurgia p 1 3.63507 3.63507 0.1903 0.6644
## Residuo 54 1031.45320 19.10099
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel o de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 8 30.50285
## b 4 25.86891
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel p de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 29.51337
## 2 8 28.81719
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## cirurgia:tempo 4 1 102.82924 102.82924 5.3835 0.0241
## cirurgia:tempo 8 1 21.99844 21.99844 1.1517 0.288
## Residuo 54 1031.45320 19.10099
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro do nivel 4 de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a p 29.51337
## b o 25.86891
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro do nivel 8 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 30.50285
## 2 p 28.81719
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*plataforma significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo:plataforma n 1 4.31899 4.31899 0.2261 0.6363
## tempo:plataforma s 1 190.57706 190.57706 9.9773 0.0026
## Residuo 54 1031.45320 19.10099
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel n de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 28.26652
## 2 8 27.51961
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel s de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 8 31.99931
## b 4 27.03784
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando plataforma dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## plataforma:tempo 4 1 11.68764 11.68764 0.6119 0.4375
## plataforma:tempo 8 1 155.36286 155.36286 8.1338 0.0061
## Residuo 54 1031.45320 19.10099
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## plataforma dentro do nivel 4 de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n 28.26652
## 2 s 27.03784
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro do nivel 8 de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 31.99931
## b n 27.51961
## ------------------------------------------------------------------------- AREA… 21
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=AREA...21, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$AREA...21, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 45.37883 45.37883 0.2938 0.59
## cirurgia 1 128.52329 128.52329 0.832 0.3657
## plataforma 1 55527.44763 55527.44763 359.4605 0
## tempo*cirurgia 1 2737.26957 2737.26957 17.7199 1e-04
## tempo*plataforma 1 1059.25217 1059.25217 6.8571 0.0114
## cirurgia*plataforma 1 127.92634 127.92634 0.8281 0.3669
## tempo*cirurgia*plataforma 1 1434.71266 1434.71266 9.2877 0.0036
## Residuo 54 8341.61895 154.47442
## Total 61 69402.12944
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 3.89 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.4640363
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao tempo*cirurgia*plataforma significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia e plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo: o n 1 3770.7100 3770.7100 24.409931 8e-06
## tempo: o s 1 100.8107 100.8107 0.652605 0.422727
## tempo: p n 1 10741.0932 10741.0932 69.533149 0
## tempo: p s 1 4322.5833 4322.5833 27.982518 2e-06
## Residuo 54 8341.6189 154.4744
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis o de cirurgia e n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 4 304.2436
## b 8 274.0241
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis o de cirurgia e s de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 344.2128
## 2 8 349.1539
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis p de cirurgia e n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 8 297.0106
## b 4 281.151
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro da combinacao dos niveis p de cirurgia e s de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a 8 358.6217
## a 4 346.1495
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo e plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## cirurgia: 4 n 1 14003.57987 14003.57987 90.653064 0
## cirurgia: 4 s 1 15.48738 15.48738 0.100259 0.75274
## cirurgia: 8 n 1 2181.69612 2181.69612 14.123348 0.000422
## cirurgia: 8 s 1 5162.62513 5162.62513 33.420582 0
## Residuo 54 8341.61895 154.47442
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 304.2436
## b p 281.151
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e s de plataforma
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o 344.2128
## 2 p 346.1495
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e n de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a p 297.0106
## b o 274.0241
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e s de plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a p 358.6217
## a o 349.1539
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando plataforma dentro de cada nivel de tempo e cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## plataforma: 4 o 1 6596.257 6596.2572 42.70129 0
## plataforma: 4 p 1 41407.964 41407.9639 268.057084 0
## plataforma: 8 o 1 23306.269 23306.2687 150.874611 0
## plataforma: 8 p 1 1163.074 1163.0738 7.529232 0.008223
## Residuo 54 8341.619 154.4744
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e o de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 344.2128
## b n 304.2436
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 4 de tempo e p de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 346.1495
## b n 281.151
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e o de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 349.1539
## b n 274.0241
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## plataforma dentro da combinacao dos niveis 8 de tempo e p de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 358.6217
## b n 297.0106
## ------------------------------------------------------------------------- RAZÃO
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=RAZÃO, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$RAZÃO, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.00381 0.00381 0.1241 0.726
## cirurgia 1 0.94093 0.94093 30.6751 0
## plataforma 1 0.12335 0.12335 4.0214 0.0499
## tempo*cirurgia 1 0.05869 0.05869 1.9134 0.1723
## tempo*plataforma 1 0.01439 0.01439 0.4693 0.4962
## cirurgia*plataforma 1 0.00390 0.0039 0.1271 0.7228
## tempo*cirurgia*plataforma 1 0.01837 0.01837 0.5989 0.4424
## Residuo 54 1.65640 0.03067
## Total 61 2.81984
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 7.6 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.07551945
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 2.310845
## 2 8 2.295171
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 2.422288
## b p 2.175776
## ------------------------------------------------------------------------
##
## plataforma
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a n 2.347336
## a s 2.258679
## ------------------------------------------------------------------------- F/JNM
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=`F/JNM`, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()+facet_wrap(~tempo)
fat3.dic(dados2$tempo, dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$`F/JNM`, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## FATOR 3: plataforma
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.20405 0.20405 0.6194 0.4347
## cirurgia 1 4.00015 4.00015 12.1425 0.001
## plataforma 1 6.05416 6.05416 18.3775 1e-04
## tempo*cirurgia 1 0.01060 0.0106 0.0322 0.8583
## tempo*plataforma 1 0.16757 0.16757 0.5087 0.4788
## cirurgia*plataforma 1 0.21867 0.21867 0.6638 0.4188
## tempo*cirurgia*plataforma 1 0.53145 0.53145 1.6132 0.2095
## Residuo 54 17.78938 0.32943
## Total 61 28.97604
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = 14.27 %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.06610676
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 4 3.965025
## 2 8 4.079761
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 4.268333
## b p 3.760058
## ------------------------------------------------------------------------
##
## plataforma
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a n 4.336568
## b s 3.708219
## ------------------------------------------------------------------------- DGZF
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=dgzf, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()
fat2.dic(dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$dgzf, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.00006079 5 2.40066 0.14084
## cirurgia 1 0.00004094 4 1.61692 0.22170
## tempo*cirurgia 1 0.00000354 3 0.13987 0.71332
## Residuo 16 0.00040515 2
## Total 19 0.00051042 1
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = NA %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.103533
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o NA
## 2 p NA
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n NA
## 2 s NA
## ------------------------------------------------------------------------- DMF
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=dmf, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()
fat2.dic(dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$dmf, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.0000002 5 0.00106 0.97438
## cirurgia 1 0.0005471 3 2.48522 0.13448
## tempo*cirurgia 1 0.0000115 4 0.05213 0.82229
## Residuo 16 0.0035223 2
## Total 19 0.0040811 1
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = NA %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.9578565
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o NA
## 2 p NA
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n NA
## 2 s NA
## ------------------------------------------------------------------------- DIZF
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=dizf, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()
fat2.dic(dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$dizf, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.0001343 2 0.5604 0.46497
## cirurgia 1 0.0013037 5 5.4410 0.03305
## tempo*cirurgia 1 0.0002805 4 1.1708 0.29527
## Residuo 16 0.0038338 3
## Total 19 0.0055523 1
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = NA %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.194916
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## tempo
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o NA
## 2 p NA
## ------------------------------------------------------------------------
## cirurgia
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 0.1122509
## b n 0.09610344
## ------------------------------------------------------------------------- SARCÔMERO
ggplot(dados2, aes(x=cirurgia, y=SARCOMERO, fill=plataforma))+
geom_boxplot(outlier.shape = NA)+theme_classic()
fat2.dic(dados2$cirurgia, dados2$plataforma, dados2$SARCOMERO, fac.names = c("tempo", "cirurgia", "plataforma"))## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1: tempo
## FATOR 2: cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr>Fc
## tempo 1 0.00068 2 0.1039 0.75165
## cirurgia 1 0.16139 5 24.5660 0.00017
## tempo*cirurgia 1 0.08313 4 12.6539 0.00287
## Residuo 15 0.09854 3
## Total 18 0.34374 1
## ------------------------------------------------------------------------
## CV = NA %
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
## valor-p: 0.3097846
## De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Interacao significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando tempo dentro de cada nivel de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr.Fc
## cirurgia 1 0.16139 0.16139 24.566 2e-04
## tempo:cirurgia n 1 0.05904 0.05904 8.9876 0.009
## tempo:cirurgia s 1 0.02643 0.02643 4.0229 0.0633
## Residuo 15 0.09854 0.00657
## Total 18 0.34374 0.01910
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## tempo dentro do nivel n de cirurgia
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a o 1.774589
## b p 1.611585
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## tempo dentro do nivel s de cirurgia
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 o NA
## 2 p NA
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## Desdobrando cirurgia dentro de cada nivel de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr.Fc
## tempo 1 0.00068 0.00068 0.1039 0.7516
## cirurgia:tempo o 1 0.00893 0.00893 1.3597 0.2618
## cirurgia:tempo p 1 0.23559 0.23559 35.8601 0
## Residuo 15 0.09854 0.00657
## Total 18 0.34374 0.01910
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
##
## cirurgia dentro do nivel o de tempo
##
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 n NA
## 2 s NA
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## cirurgia dentro do nivel p de tempo
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a s 1.937182
## b n 1.611585
## ------------------------------------------------------------------------Análise de Componentes Principais
# pca
data2=subset(dados2, dados2$tempo==8)
data1=data2[,-c(1:10,21:27)]
pca.c <- FactoMineR::PCA(data1, scale.unit = TRUE, graph = F)
pca.c## **Results for the Principal Component Analysis (PCA)**
## The analysis was performed on 31 individuals, described by 10 variables
## *The results are available in the following objects:
##
## name description
## 1 "$eig" "eigenvalues"
## 2 "$var" "results for the variables"
## 3 "$var$coord" "coord. for the variables"
## 4 "$var$cor" "correlations variables - dimensions"
## 5 "$var$cos2" "cos2 for the variables"
## 6 "$var$contrib" "contributions of the variables"
## 7 "$ind" "results for the individuals"
## 8 "$ind$coord" "coord. for the individuals"
## 9 "$ind$cos2" "cos2 for the individuals"
## 10 "$ind$contrib" "contributions of the individuals"
## 11 "$call" "summary statistics"
## 12 "$call$centre" "mean of the variables"
## 13 "$call$ecart.type" "standard error of the variables"
## 14 "$call$row.w" "weights for the individuals"
## 15 "$call$col.w" "weights for the variables"# eigenvalues
factoextra::get_eig(pca.c) %>%
round(2)## eigenvalue variance.percent cumulative.variance.percent
## Dim.1 4.20 42.01 42.01
## Dim.2 2.02 20.23 62.24
## Dim.3 1.10 11.04 73.28
## Dim.4 1.04 10.37 83.65
## Dim.5 0.80 8.03 91.68
## Dim.6 0.46 4.58 96.26
## Dim.7 0.21 2.12 98.38
## Dim.8 0.13 1.27 99.65
## Dim.9 0.04 0.35 100.00
## Dim.10 0.00 0.00 100.00# eigenvalues plot
factoextra::fviz_eig(pca.c, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 60), ggtheme = theme_classic())
# contributions
pca.c$var$contrib## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5
## NF 6.025260 26.0733309 6.3197009 1.32584165 2.5800907
## CF 5.943468 10.6940304 3.3204041 2.17548747 52.6767433
## MIO 5.519744 4.6785764 4.1551363 46.48236363 0.0199830
## CONJ 5.106736 1.6282932 18.0729236 37.46871086 0.1828241
## AREAI 17.581940 0.7307346 7.3130346 0.07644528 1.8876128
## AREAIIA 19.581687 1.5608257 1.3325632 1.30196868 8.0962354
## AREAIIB 20.492798 0.2419085 0.1073295 1.97248691 3.2786525
## PROPI 2.248811 24.4507129 11.9453376 2.32290514 25.9266916
## PROPIIA 8.263757 7.3217159 38.5862104 2.59230383 3.9368398
## PROPIIB 9.235801 22.6198716 8.8473598 4.28148655 1.4143268pca.c$var$coord## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5
## NF 0.5031345 0.72623377 0.26414938 -0.11723957 0.14393124
## CF 0.4997079 0.46510273 0.19146826 0.15017813 0.65034986
## MIO 0.4815659 -0.30763450 -0.21418742 0.69418064 0.01266683
## CONJ -0.4631993 -0.18148656 0.44669957 0.62325069 0.03831372
## AREAI 0.8594678 0.12157885 -0.28415162 -0.02815164 -0.12311020
## AREAIIA 0.9070292 0.17768689 -0.12129565 0.11617928 -0.25496417
## AREAIIB 0.9278908 0.06995258 -0.03442397 0.14299981 -0.16225022
## PROPI 0.3073779 -0.70327300 -0.36316212 -0.15518300 0.45625869
## PROPIIA 0.5892302 -0.38484391 0.65270568 -0.16393487 -0.17779169
## PROPIIB -0.6229218 0.67643060 -0.31254185 0.21068115 -0.10656448pca.c$ind$coord## Dim.1 Dim.2 Dim.3 Dim.4 Dim.5
## 1 0.1825249 -0.48667368 -0.55863694 0.53490250 0.10304788
## 2 -1.6513071 0.97110324 -2.33032563 0.46382802 -0.48536314
## 3 -2.6637197 -0.69564300 0.54139790 -0.41641438 -1.39034783
## 4 -3.7165139 -0.92305266 -1.07560960 0.18995480 0.08930383
## 5 1.4559036 -1.97630179 -0.73942363 -1.18830647 -1.96840512
## 6 1.0984395 -1.13045859 -0.75233705 -0.41148549 -0.93589556
## 7 -2.7570361 -0.60856038 -1.75877426 -1.14697821 0.90293297
## 8 1.5346061 -2.63613050 -1.52985974 1.32682281 -0.56441999
## 9 -3.5979586 -0.73642075 -0.12495955 -0.09148094 -0.30077520
## 10 1.7271307 0.11233910 -0.52915731 2.97462322 -0.23065490
## 11 2.4822698 -1.00909894 0.40166187 -1.07184561 0.34684166
## 12 -2.1148801 -0.74492946 -0.14935133 -0.66080098 0.40754284
## 13 1.1553292 0.03151977 0.10548337 -1.60513499 1.28148678
## 14 1.6273287 0.51427694 0.84298030 0.03343042 0.78387083
## 15 4.0081350 1.33858200 -1.25134352 -0.77975349 -0.14456473
## 16 -2.9153194 -0.31369590 1.64213017 -0.20767747 0.17810662
## 17 0.8212304 2.26538346 -0.45503246 -0.90532618 -0.71296286
## 18 -2.6829565 2.01599672 0.21581735 0.62800749 0.06945895
## 19 1.8806425 1.67664362 -0.71293830 0.24042941 0.61328163
## 20 -0.5519647 2.32601338 -0.13093103 0.43760772 -0.75196844
## 21 -2.6909569 -0.07865096 1.55611281 0.30390125 1.27992537
## 22 -0.7064391 -0.83751372 -0.95390492 -0.09610441 2.30017862
## 23 0.4499512 -1.89985156 0.39506324 0.64725490 0.47248936
## 24 -1.1258750 4.13981667 0.57461687 0.71583538 -0.61969329
## 25 1.7322474 0.81366801 1.05914418 -1.79113497 -0.46886431
## 26 -0.4671431 -1.55107085 2.32856137 0.06775954 -1.61180329
## 27 0.7743731 -0.02904086 0.07382712 -0.29123652 -0.53120150
## 28 1.7425335 0.16611051 0.11028845 1.47579095 0.56517650
## 29 0.9532504 0.68005768 0.53147664 -1.44340832 0.30506146
## 30 2.8535276 -0.71454283 1.27324948 0.35986437 1.23640941
## 31 1.1626465 -0.67987467 1.40077416 1.70707566 -0.21819456scores.c=data.frame(pca.c$ind$coord, data2$cirurgia,data2$plataforma)
scores.c=scores.c[,c(1:3, 6,7)]
colnames(scores.c)=c("Dim1", "Dim2", "Dim3", "Cirurgia", "Plataforma")
# selection
pca.c$var$contrib %>%
tibble::as_tibble() %>%
dplyr::mutate(var = rownames(pca.c$var$contrib)) %>%
dplyr::select(var, Dim.1, Dim.2, Dim.3) %>%
dplyr::arrange(desc(Dim.1))## # A tibble: 10 × 4
## var Dim.1 Dim.2 Dim.3
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 AREAIIB 20.5 0.242 0.107
## 2 AREAIIA 19.6 1.56 1.33
## 3 AREAI 17.6 0.731 7.31
## 4 PROPIIB 9.24 22.6 8.85
## 5 PROPIIA 8.26 7.32 38.6
## 6 NF 6.03 26.1 6.32
## 7 CF 5.94 10.7 3.32
## 8 MIO 5.52 4.68 4.16
## 9 CONJ 5.11 1.63 18.1
## 10 PROPI 2.25 24.5 11.9# contributions
factoextra::fviz_contrib(pca.c, choice = "var", axes = 1, ggtheme = theme_classic())
factoextra::fviz_contrib(pca.c, choice = "var", axes = 2, ggtheme = theme_classic())
# biplot
a=fviz_pca_biplot(pca.c, label="var", habillage = as.factor(scores.c$Plataforma),
addEllipses=TRUE, ellipse.level=0.95, palette = c("red", "darkgreen"),
title="")
a
a1=fviz_pca_biplot(pca.c, axes=c(1,2), label="var", habillage = as.factor(scores.c$Cirurgia),
addEllipses=TRUE, ellipse.level=0.95, palette = c("red", "darkgreen"),
title="")
a1
library(Rmisc)
names(scores.c)## [1] "Dim1" "Dim2" "Dim3" "Cirurgia" "Plataforma"tgc <- summarySE(scores.c, measurevar="Dim1", group=c("Cirurgia", "Plataforma"), na.rm = T)
tgc## Cirurgia Plataforma N Dim1 sd se ci
## 1 o n 8 -0.7994766 1.814336 0.6414646 1.516823
## 2 o s 8 0.9531950 1.268125 0.4483498 1.060179
## 3 p n 8 -0.8146378 2.126077 0.7516817 1.777445
## 4 p s 7 0.7553364 2.665116 1.0073192 2.464821tgc1 <- summarySE(scores.c , measurevar="Dim2", group=c("Cirurgia","Plataforma"))
tgc1## Cirurgia Plataforma N Dim2 sd se ci
## 1 o n 8 0.64429063 1.6262248 0.5749573 1.3595580
## 2 o s 8 0.35314046 1.7184714 0.6075714 1.4366781
## 3 p n 8 -0.93571467 1.0700185 0.3783087 0.8945579
## 4 p s 7 -0.07053305 0.8317239 0.3143621 0.7692163tgc2 <- summarySE(scores.c , measurevar="Dim3", group=c("Cirurgia","Plataforma"))
tgc2## Cirurgia Plataforma N Dim3 sd se ci
## 1 o n 8 0.1945396 0.9754397 0.3448700 0.8154880
## 2 o s 8 0.9189923 0.7560431 0.2673016 0.6320679
## 3 p n 8 -1.0254461 0.8723317 0.3084158 0.7292876
## 4 p s 7 -0.1006695 0.6703138 0.2533548 0.6199368# Error bars represent standard error of the mean - Dim 1
b=ggplot(tgc, aes(x=Cirurgia, y=Dim1, fill=Plataforma)) +
geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity", col="black") +
scale_fill_manual(values = c("red","darkgreen"))+
geom_errorbar(aes(ymin=Dim1-se, ymax=Dim1+se),
width=.2,position=position_dodge(.9))+
theme_bw()+ylab("Tamanho das Fibras")
b
# Error bars represent standard error of the mean - Dim 2
c=ggplot(tgc1, aes(x=Cirurgia, y=Dim2, fill=Plataforma)) +
geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity", col="black") +
scale_fill_manual(values = c("red","darkgreen"))+
geom_errorbar(aes(ymin=Dim2-se, ymax=Dim2+se),
width=.2, # Width of the error bars
position=position_dodge(.9))+theme_bw()+ylab("Proporção de Fibras")
c
# Error bars represent standard error of the mean - Dim 2
d=ggplot(tgc2, aes(x=Cirurgia, y=Dim3, fill=Plataforma)) +
geom_bar(position=position_dodge(), stat="identity", col="black") +
scale_fill_manual(values = c("red","darkgreen"))+
geom_errorbar(aes(ymin=Dim3-se, ymax=Dim3+se),
width=.2, # Width of the error bars
position=position_dodge(.9))+theme_bw()+ylab("Conjuntivo")
d
#
library(ggpubr)
ggarrange(a,ggarrange(b,c,d, ncol=3, common.legend = T), nrow=2, common.legend = T)