Se utilizará los datos de la planilla de la Hoja1 para ilustrar la aplicación de la técnica estadística de contrastes ortogonales, la cual se puede resumir en los siguientes pasos:

A. Testigo absoluto (sin aplicación). B. Oxamyl 1,5 L (forma de aplicación: foliar) C. Oxamyl 1,5 L (forma de aplicación: al suelo) D. Oxamyl 2,0 L (forma de aplicación: foliar) E. Carbofuran 15 g (aplicado al suelo) F. Oxamyl 2,0 L (forma de aplicación: al suelo)

Definir con anterioridad un conjunto de (t−1) contrastes ortogonales. En este caso, como se tienen 6 tratamientos, los grados de libertad para los tratamientos es de 5, por lo tanto se pueden generar 5 subgrupos, los cuales se describen a seguir:

1. Testigo (A) vs Nematicidas (B, C, D, E, F)
2. Carbofuran (E) vs Oxamyl (B,C,D,F)
3. Oxamyl aplicado al follaje (1,5 y 2,0 L; B y D) vs Oxamyl aplicado al suelo (1,5 y 2,0 L; C y F)
4. Oxamyl 1,5 L (aplicado al follaje; B) vs Oxamyl 2,0 L (aplicado al follaje; D)
5. Oxamyl 1,5 L (aplicado al suelo, C) vs Oxamyl 2,0 L (aplicado al suelo; F)

setwd("E:/[FAT32]/ACTIVIDAD DE TITULACION I (2023)/CLASE 7 CONTRASTES ORTOGONALES")

library(agricolae)
library(openxlsx)
library(car)
library(knitr)
library(flextable)
#install.packages("multcomp")
library(multcomp)
library(dplyr)

df<-read.xlsx("E:/[FAT32]/ACTIVIDAD DE TITULACION I (2023)/CLASE 7 CONTRASTES ORTOGONALES/contrastes.xlsx", sheet=1)

flextable(df)

str(df) 

df$NEMATICIDAS<-factor(df$NEMATICIDAS)
df$NEMATODOS<-as.numeric(df$NEMATODOS)

attach(df)

boxplot(NEMATODOS ~ NEMATICIDAS, xlab="Nematicidas",
        ylab="Número de Nematodos Vivos")

cont<-aov(NEMATODOS ~ NEMATICIDAS)
anova(cont)

Comentarios:

cv.model(cont)

shapiro.test(cont$res)

Comentarios:

bartlett.test(NEMATODOS ~ NEMATICIDAS)

Comentarios:

contraste <- rbind(c(-5,1,1,1,1,1),c(0,1,1,1,-4,1),c(0,-1,1,-1,0,1),c(0,-1,0,1,0,0),c(0,0,-1,0,0,1))
filas<-c("Test vs Otros","Carb vs Oxamyl","Oxf vs Oxs","Ox1.5f vs Ox2f","Ox1.5s vs Ox2s")
columnas<-c("Test","Ox1.5f","Ox1.5s","Ox2f","Carb","Ox2s")  
dimnames(contraste)<-list(filas,columnas)
dimnames(contraste)
contraste

df %>%
  group_by(NEMATICIDAS) %>%
  summarise(mean(NEMATODOS), sum(NEMATODOS))

compara <-glht(cont, linfct = mcp(NEMATICIDAS= contraste))
summary(compara) 

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detach(df)

rm(list=ls())