En este estudio, se quiere investigar si tres tipos diferentes de rocas sedimentarias (arenisca, lutita y caliza) presentan diferencias significativas en su porosidad. Se utilizará un análisis de varianza (ANOVA) para determinar si hay diferencias entre los tres grupos.
Se seleccionaron cinco muestras de porosidad para cada tipo de roca. A continuación, se muestra la información recopilada:
Primero, cargaremos las librerías necesarias para el análisis.
library(tidyverse) # Para manipulación de datos
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
porosidad <- data.frame(
Porosidad = c(14, 15, 13, 16, 14, 6, 7, 8, 5, 6, 12, 11, 12, 10, 13),
Tipo_Roca = factor(rep(c("Arenisca", "Lutita", "Caliza"), each = 5))
)
anova_result <- aov(Porosidad ~ Tipo_Roca, data = porosidad)
summary(anova_result) # Mostrar el resumen del análisis ANOVA
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Tipo_Roca 2 164.8 82.4 63.38 4.18e-07 ***
## Residuals 12 15.6 1.3
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
#Medidas por tipo de roca
Por último, calcularemos la media de porosidad para cada tipo de roca para ver cuál tiene el promedio más alto.
media_por_tipo <- aggregate(Porosidad ~ Tipo_Roca, data = porosidad, FUN = mean)
print(media_por_tipo)
## Tipo_Roca Porosidad
## 1 Arenisca 14.4
## 2 Caliza 11.6
## 3 Lutita 6.4