rm(list=ls())
library(readxl)
data2 <- read_excel("C:/Users/dyobr/OneDrive/Escritorio/R/Trabajo Sebas/data2.xlsx")
View(data2)

#0. Tratamiento de la DATA

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
alpaca = data2
str(alpaca)
## tibble [190 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ N°   : num [1:190] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ TIPO : chr [1:190] "H" "H" "H" "H" ...
##  $ COLOR: chr [1:190] "C" "B" "B" "B" ...
##  $ SEXO : chr [1:190] "H" "M" "H" "H" ...
##  $ PESO : num [1:190] 1.14 1.8 1.53 1.62 2.23 ...
##  $ DPE  : num [1:190] 313 313 313 311 310 310 310 309 309 308 ...
str(alpaca$PESO)
##  num [1:190] 1.14 1.8 1.53 1.62 2.23 ...
summary(alpaca$COLOR)
##    Length     Class      Mode 
##       190 character character
alpaca$COLOR = as.factor(alpaca$COLOR)
alpaca$COLOR=factor(alpaca$COLOR, levels = levels(alpaca$COLOR),labels = c("C","B","LF"))
str(alpaca$COLOR)
##  Factor w/ 3 levels "C","B","LF": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
library(dplyr)

#1. Prueba ANOVA

anova = aov(alpaca$PESO~alpaca$COLOR)
summary(anova)
##               Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## alpaca$COLOR   2  0.306 0.15282   1.691  0.187
## Residuals    187 16.898 0.09036

#No existe diferencia Significativa P.value 0.187

#Prueba Tukey para confirmar los promedios

TukeyHSD(anova)
##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = alpaca$PESO ~ alpaca$COLOR)
## 
## $`alpaca$COLOR`
##             diff         lwr       upr     p adj
## B-C  -0.01888497 -0.17415741 0.1363875 0.9555181
## LF-C  0.31536503 -0.09841794 0.7291480 0.1721828
## LF-B  0.33425000 -0.10064922 0.7691492 0.1672134
plot(TukeyHSD(anova),cex.axis=0.3)

#Ninguna de las comparaciones muestra una diferencia significativa en el peso de vellón entre los colores (Blanco, Café, LF), ya que todos los valores p ajustados son mayores que 0.05. Los intervalos de confianza para todas las comparaciones incluyen el valor 0, lo cual también sugiere que las diferencias observadas en las medias no son estadísticamente significativas. Estos resultados indican que, basándose en los datos disponibles, no hay evidencia suficiente para afirmar que el color de las alpacas influye significativamente en el peso de su vellón.

#2.-Regresión multiple para ver si las otras variables influyen en el tipo de Vellón

#Volver variables a factores

str(alpaca$TIPO)
##  chr [1:190] "H" "H" "H" "H" "H" "H" "H" "H" "H" "H" "H" "H" "H" "S" "H" ...
str(alpaca$SEXO)
##  chr [1:190] "H" "M" "H" "H" "M" "M" "H" "M" "H" "H" "M" "H" "H" "H" "M" ...
alpaca$TIPO = as.factor(alpaca$TIPO)
alpaca$SEXO = as.factor(alpaca$SEXO)
modelo1 = lm(alpaca$PESO ~ alpaca$DPE + alpaca$TIPO + alpaca$SEXO)
summary(modelo1)
## 
## Call:
## lm(formula = alpaca$PESO ~ alpaca$DPE + alpaca$TIPO + alpaca$SEXO)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.62507 -0.20101 -0.01137  0.15324  1.06991 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  0.7943526  0.1617164   4.912 1.97e-06 ***
## alpaca$DPE   0.0022941  0.0005254   4.366 2.10e-05 ***
## alpaca$TIPOS 0.0397271  0.0715102   0.556    0.579    
## alpaca$SEXOM 0.0556918  0.0418119   1.332    0.185    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.288 on 186 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1033, Adjusted R-squared:  0.08888 
## F-statistic: 7.146 on 3 and 186 DF,  p-value: 0.0001441
library(jtools)
## Warning: package 'jtools' was built under R version 4.3.3
plot_coefs(modelo1,scale=FALSE)
## Registered S3 methods overwritten by 'broom':
##   method            from  
##   tidy.glht         jtools
##   tidy.summary.glht jtools
## Loading required namespace: broom.mixed

#3.- Prueba CHI2 para correlación entre tipo de vellón y color

tabla1=table(alpaca$COLOR, alpaca$TIPO) #tabla simple
tabla1
##     
##        H   S
##   C  147  16
##   B   23   1
##   LF   2   1
tablapor1 = tabla1 %>%
           prop.table(2) %>%  
           round(2) #redondear el resultado a 2 decimales
tablapor1
##     
##         H    S
##   C  0.85 0.89
##   B  0.13 0.06
##   LF 0.01 0.06
library(gtsummary)
## Warning: package 'gtsummary' was built under R version 4.3.3
alpaca %>% 
  select(TIPO,COLOR) %>% 
  tbl_summary(by=TIPO)
Characteristic H, N = 1721 S, N = 181
COLOR

    C 147 (85%) 16 (89%)
    B 23 (13%) 1 (5.6%)
    LF 2 (1.2%) 1 (5.6%)
1 n (%)

#Diagrama de barras apiladas

toPlot1 = as.data.frame(tablapor1) 
names(toPlot1) = c("Categoria", "Tipo", "Porcentaje")
library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.2
 ggplot(toPlot1, aes(x=Tipo, y=Porcentaje*100, fill=Categoria)) +
  geom_bar(position="stack", stat="identity")+ #Stack indica que son barras apiladas
  geom_text(aes(label=paste0(Porcentaje*100,"%")), 
            position = position_stack(), 
            vjust=1, size = 3)+
  labs(x="Tipo", y="Porcentaje", fill="Color")+
  theme_bw()

#Prueba Chi2

chisq.test(tabla1)
## Warning in chisq.test(tabla1): Chi-squared approximation may be incorrect
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tabla1
## X-squared = 2.8018, df = 2, p-value = 0.2464
chisq.test(tabla1)$expected
## Warning in chisq.test(tabla1): Chi-squared approximation may be incorrect
##     
##               H          S
##   C  147.557895 15.4421053
##   B   21.726316  2.2736842
##   LF   2.715789  0.2842105