Um Engenheiro de Alimentos está interessado em estudar a extração de pigmentos naturais com aplicação como corante em alimentos. Numa primeira etapa tem-se a necessidade de escolher o melhor solvente extrator. A escolha do(s) melhor(es) solventes foi realizada através da medida da absorvância de um pigmento natural do repolho roxo. A unidade experimental foi 20 g do vegetal. A casualização foi obtida a partir de 1 Kg. Foram retiradas 20 g onde foram aplicados os tratamentos, numa ordem aleatória. Verifique se os solventes afetam as medidas de absorvância com F (5%).
Tabela Exercício 1
Primeiro passo é construir uma planilha com esses resultados. A mesma pode ser feita no Excel, Librecalc, no próprio R ou até mesmo em bloco de notas. Vamos construí-la no Excel.
library(readxl)
dados <- read_excel("/cloud/project/reagente.xls")
head(dados)
## # A tibble: 6 × 2
## Solvente Abs
## <chr> <dbl>
## 1 Hexano 0.555
## 2 Hexano 0.562
## 3 Hexano 0.558
## 4 Hexano 0.510
## 5 Hexano 0.511
## 6 Acetato 0.544
analise<-aov(Abs~Solvente, data = dados)
summary(analise)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Solvente 4 0.5413 0.13532 212.8 4.38e-16 ***
## Residuals 20 0.0127 0.00064
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Podemos observar que o F calculado foi muito superior ao F tabelado. No R você pode observar pelo valor de p que foi menor que 0,05.
Num experimento estudou-se o efeito do farelo de arroz desengordurado (FAD) como fatores de retardamento da maturidade sexual de frangas. O ensaio, organizado em blocos completos casualizados, abrangeu duas fases distintas e foi constituído de 5 tratamentos e 5 repetições com 8 aves por unidade experimental. A 1ª fase iniciada quando as aves atingiram 9 semanas de idade, teve duração de 12 semanas. As pesagens eram efetuadas com intervalos de duas semanas, e o consumo de ração era registrado também com intervalo de duas semanas. Os tratamentos, na 1ª fase eram formados por rações que continham 0, 15, 30, 45, 60% de FAD em substituição ao milho. Os resultados obtidos na 1ª fase do ensaio, para conversão alimentar estão descritos na Tabela abaixo:
Tabela Exercício 2
Vamos agora utilziar o mesmo procedimento que no exercício anterior. Precisamos montar a planilha no Excel.
library(readxl)
dados1 <- read_excel("/cloud/project/FAD.xls")
head(dados1)
## # A tibble: 6 × 3
## Tratamento Bloco Peso
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 A I 6.5
## 2 A II 6.4
## 3 A III 6.2
## 4 A IV 5.8
## 5 A V 7.3
## 6 B I 7.1
analise1<-aov(Peso~Tratamento+Bloco, data = dados1)
summary(analise1)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Tratamento 4 23.458 5.865 31.812 1.96e-07 ***
## Bloco 4 1.002 0.251 1.359 0.292
## Residuals 16 2.950 0.184
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Verifica-se que somente os tratamentos (% de adição de FAD) afetaram as médias obtidas (p<0,05), enquanto que os blocos não se mostraram significativos (p>0,05).