Descripcion del dataset

Este experimento consistio en verificar la absorción de diferentes marcas de papel sanitario expuestos a diferentes liquidos.

Carga de datos

df=read.csv("dataset.csv")
print(df)
##    Respuesta Tratamiento  Bloque
## 1       2.54        Agua   Regio
## 2       1.91        Agua   Regio
## 3       3.93        Agua   Regio
## 4       1.91        Cafe   Regio
## 5       2.83        Cafe   Regio
## 6       3.90        Cafe   Regio
## 7       1.22    Refresco   Regio
## 8       1.79    Refresco   Regio
## 9       3.04    Refresco   Regio
## 10      1.75       Leche   Regio
## 11      3.92       Leche   Regio
## 12      0.10       Leche   Regio
## 13      2.80        Agua   Vogue
## 14      0.10        Agua   Vogue
## 15      2.20        Agua   Vogue
## 16      2.79        Cafe   Vogue
## 17      1.43        Cafe   Vogue
## 18      1.93        Cafe   Vogue
## 19      2.03    Refresco   Vogue
## 20      2.18    Refresco   Vogue
## 21      0.47    Refresco   Vogue
## 22      0.72       Leche   Vogue
## 23      1.99       Leche   Vogue
## 24      0.44       Leche   Vogue
## 25      2.99        Agua  Petalo
## 26      3.69        Agua  Petalo
## 27      3.68        Agua  Petalo
## 28      2.17        Cafe  Petalo
## 29      2.22        Cafe  Petalo
## 30      1.62        Cafe  Petalo
## 31      1.79    Refresco  Petalo
## 32      2.95    Refresco  Petalo
## 33      3.03    Refresco  Petalo
## 34      3.98       Leche  Petalo
## 35      3.58       Leche  Petalo
## 36      4.04       Leche  Petalo
## 37      2.46        Agua      GV
## 38      2.55        Agua      GV
## 39      3.85        Agua      GV
## 40      2.48        Cafe      GV
## 41      2.80        Cafe      GV
## 42      2.93        Cafe      GV
## 43      1.89    Refresco      GV
## 44      2.07    Refresco      GV
## 45      1.94    Refresco      GV
## 46      2.37       Leche      GV
## 47      1.68       Leche      GV
## 48      2.72       Leche      GV
## 49      2.56        Agua Premier
## 50      1.37        Agua Premier
## 51      2.46        Agua Premier
## 52      1.38        Cafe Premier
## 53      2.34        Cafe Premier
## 54      0.06        Cafe Premier
## 55      2.64    Refresco Premier
## 56      2.94    Refresco Premier
## 57      4.14    Refresco Premier
## 58      4.91       Leche Premier
## 59      2.66       Leche Premier
## 60      3.46       Leche Premier

Activar libreriras necesarias

Para trabajar con este experimento, utilizaremos las librerias ggplot2 y dplyr, ambas disponibles en el paquete R project.

library(ggplot2)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

Análisis de la información

Promedio por cada factor de tratamiento

df.1=df%>%group_by(Tratamiento)%>%summarise(Promedio=mean(Respuesta))
df.1
## # A tibble: 4 × 2
##   Tratamiento Promedio
##   <chr>          <dbl>
## 1 Agua            2.61
## 2 Cafe            2.19
## 3 Leche           2.55
## 4 Refresco        2.27

Promedio por cada factor de bloque

df.2=df%>%group_by(Bloque)%>%summarise(Promedio=mean(Respuesta))
df.2
## # A tibble: 5 × 2
##   Bloque  Promedio
##   <chr>      <dbl>
## 1 GV          2.48
## 2 Petalo      2.98
## 3 Premier     2.58
## 4 Regio       2.40
## 5 Vogue       1.59

Gráficas de caja

df=df%>%mutate(Tratamiento=as.factor(Tratamiento),Bloue=as.factor(Bloque))

Gráfica por factor de tratamiento

gbox_f=ggplot(data=df,aes(x=Tratamiento,y=Respuesta,fill=Tratamiento))+
  geom_boxplot()+
  guides(fill = guide_legend(title = "Liquidos"))+
  labs(x="Liquidos",y="Resistencia")+
  theme_minimal()
gbox_f

Gráfica por factor de bloque

gbox_b=ggplot(data=df,aes(x=Bloque,y=Respuesta,fill=Bloque))+
  geom_boxplot()+
  guides(fill = guide_legend(title = "Marcas"))+
  labs(x="Marcas de papel sanitario",y="Resistencia")+
  theme_minimal()
gbox_b

Tabla ANOVA

modelo=lm(Respuesta~Tratamiento+Bloque,data=df)
summary(modelo)
## 
## Call:
## lm(formula = Respuesta ~ Tratamiento + Bloque, data = df)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.4527 -0.5515  0.0210  0.5895  2.1840 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          2.67900    0.36870   7.266 1.86e-09 ***
## TratamientoCafe     -0.42000    0.36870  -1.139   0.2599    
## TratamientoLeche    -0.05133    0.36870  -0.139   0.8898    
## TratamientoRefresco -0.33133    0.36870  -0.899   0.3730    
## BloquePetalo         0.50000    0.41222   1.213   0.2306    
## BloquePremier        0.09833    0.41222   0.239   0.8124    
## BloqueRegio         -0.07500    0.41222  -0.182   0.8563    
## BloqueVogue         -0.88833    0.41222  -2.155   0.0358 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.01 on 52 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2118, Adjusted R-squared:  0.1057 
## F-statistic: 1.997 on 7 and 52 DF,  p-value: 0.07324
anova=aov(modelo)
summary(anova)
##             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
## Tratamiento  3   1.92  0.6387   0.626 0.6011  
## Bloque       4  12.33  3.0834   3.024 0.0257 *
## Residuals   52  53.02  1.0196                 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1