Se sabe que el dióxido de carbono tiene un efecto crítico en el crecimiento microbiológico. Cantidades pequeñas de CO2 estimulan el crecimiento de muchos microorganismos, mientras que altas concentraciones inhiben el crecimiento de la mayor parte de ellos. Este último efecto se utiliza comercialmente cuando se almacenan productos alimenticios perecederos. Se realizó un estudio para investigar el efecto de CO2 sobre la tasa de crecimiento de Pseudomonas fragi, un corruptor de alimentos. Se administró dióxido de carbono a cinco presiones atmósfericas diferentes. La respuesta anotada es el cambio porcentual en la masa celular después de un tiempo de crecimiento de una hora. Se utilizaron diez cultivos en cada nivel. Se obtuvieron los siguientes datos:

Nivel del factor

(presión en atmósferas de CO2)

library(readxl) 
datos <-read_excel("/Users/jessiroa/Downloads/Datos ejercicio 1.xlsx")
datos # para visualizar los datos 
conteo_valorescantidad <- table(datos$cantidad)
conteo_valorescantidad
## 
##  A  B  C  D  E 
## 10 10 10 10 10
library(summarytools)
summarytools::descr(datos[,2])
## Descriptive Statistics  
## datos$crecimiento  
## N: 50  
## 
##                     crecimiento
## ----------------- -------------
##              Mean         36.71
##           Std.Dev         15.99
##               Min          7.80
##                Q1         22.80
##            Median         36.75
##                Q3         49.90
##               Max         64.60
##               MAD         19.87
##               IQR         26.67
##                CV          0.44
##          Skewness          0.08
##       SE.Skewness          0.34
##          Kurtosis         -1.13
##           N.Valid         50.00
##         Pct.Valid        100.00
# Calcular estadísticas descriptivas por categoría
resultados_descriptivos <- aggregate(crecimiento ~ cantidad, data = datos, summary)
# Imprimir los resultados descriptivos
print(resultados_descriptivos)
##   cantidad crecimiento.Min. crecimiento.1st Qu. crecimiento.Median
## 1        A           50.900              56.800             59.450
## 2        B           35.200              43.025             48.000
## 3        C           27.000              31.125             38.400
## 4        D           19.200              22.650             24.250
## 5        E            7.800              11.850             17.000
##   crecimiento.Mean crecimiento.3rd Qu. crecimiento.Max.
## 1           59.144              62.750           64.600
## 2           46.040              49.800           50.900
## 3           36.450              40.150           45.500
## 4           25.470              29.425           32.700
## 5           16.440              21.025           24.900
boxplot(datos$crecimiento ~ datos$cantidad, data = datos, col = c("red", "blue", "green","orange","purple"), ylab = "Precio", xlab = "Zona")