Testes psicológicos foram aplicados para diferentes faixas etárias com o objetivo de determinar o grau de satisfação profissional de 35 pacientes
install.packages("readxls")
## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.3'
## (as 'lib' is unspecified)
## Warning: package 'readxls' is not available for this version of R
##
## A version of this package for your version of R might be available elsewhere,
## see the ideas at
## https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages
library(readxl)
questao1<-read_excel("/cloud/project/psicologia.xls")
head(questao1)
## # A tibble: 6 × 2
## Faixa Teste
## <chr> <dbl>
## 1 A 8
## 2 A 11
## 3 A 9
## 4 A 13
## 5 A 10
## 6 B 20
analise<-aov(Teste~Faixa, data=questao1)
summary(analise)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Faixa 5 559.3 111.85 8.841 3.47e-05 ***
## Residuals 29 366.9 12.65
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Pode-se verificar que o valor do Fcalculado foi maior que o valor do F tabelado. Isso é sinalizado pelo asterisco ao lado do valor p que foi menor do que 0,05.
Os técnicos de uma indústria de alimentos precisam diminuir ao máximo a quantidade de água livre presente no produto final. Eles realizaram ensaios substituindo um dos componentes por um novo ingrediente (o ingrediente X), que não altera a qualidade do produto, mas que talvez tenha melhores condições de absorção de água livre. Contudo, como foram testadas duas marcas do ingrediente X, os técnicos desconfiam que as marcas possam interferir nos resultados. Faça a Análise de variância e ajude os técnicos a descobrir se tanto as diferentes % porcentagens do ingrediente, assim como as marcas afetam o resultado.
Carregando a planilha e criando um objeto chamado questão 2.
questao2<-read_excel("/cloud/project/ativagua.xls")
head(questao2)
## # A tibble: 6 × 3
## Ingrediente Marca Agua
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 A I 0.91
## 2 A I 0.92
## 3 B I 0.75
## 4 B I 0.8
## 5 C I 0.65
## 6 C I 0.59
analise1<-aov(Agua~Ingrediente+Marca, data=questao2)
summary(analise1)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Ingrediente 4 0.26052 0.06513 108.292 2.29e-10 ***
## Marca 1 0.00288 0.00288 4.789 0.0461 *
## Residuals 14 0.00842 0.00060
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Pode-se observar que tanto a % de ingrediente quanto a marca influenciam a resposta.