Practica 5

file.choose()

[1] "C:\\Users\\Windows10\\Downloads\\Grado_alcohólico.xlsx"

ruta_Ensamble <-"C:\\Users\\Windows10\\Downloads\\Grado_alcohólico.xlsx"

excel_sheets(ruta_Ensamble)

[1] "VINOS POR PRUEBA FQ."

casoDBCA1<-read_excel(ruta_Ensamble)

print(casoDBCA1)

#Se crea un objeto tipo factor

GRADO<-factor(Grado_alcohólico$`Grado_alcohólico_volumétrico_%Volumen`)

VAR <-factor(Grado_alcohólico$Variedad)

#Luego el vector TIEM se convierte a un vector ALT1 de tipo numérico

GRADO1<-as.numeric(GRADO)

#Diagrama de cajas de dispersión (Box plot)

par(mfrow=c(1,1))

boxplot(split(GRADO1,VAR),xlab="variedad", ylab="grado de alcohol")

resaov<-aov(GRADO1 ~ VAR)

anova(resaov)

Analysis of Variance Table

Response: GRADO1
          Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
VAR        6  339.71  56.619  0.7115 0.6438
Residuals 24 1909.96  79.582               

cv.model(resaov)

[1] 57.37486

euc.lm <- lm(GRADO1 ~ VAR)

anova(euc.lm , test="F")

Analysis of Variance Table

Response: GRADO1
          Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
VAR        6  339.71  56.619  0.7115 0.6438
Residuals 24 1909.96  79.582               

shapiro.test(euc.lm$res)

    Shapiro-Wilk normality test

data:  euc.lm$res
W = 0.96325, p-value = 0.3548

fitb <- fitted(resaov)

res_stb <- rstandard(resaov)

plot(fitb,res_stb,xlab="Valores predichos", ylab="valores estandarizados",abline(h=0))

5.- Prueba de homocedasticidad (homogeneidad de las varianzas) #Prueba de Bartlett

#Prueba de Levene

leveneTest(GRADO1 ~ VAR, center = "median")

6.- Pruebas de comparación múltiple de medias #Método de la diferencia mínima significativa, Least Significant Difference (LSD)

outLSD <-LSD.test(resaov, "VAR",console=TRUE)

outHSD<-HSD.test(resaov, "VAR",console=TRUE)

SNK.test(resaov, "VAR",console=TRUE)

scheffe.test(resaov, "VAR",console=TRUE)

duncan.test(resaov, "VAR",console=TRUE)

LSD.test(resaov, "VAR", p.adj= "bon",console=TRUE)

sk <- SK(resaov, which= "VAR",  dispersion="se", sig.level=0.05)

summary(sk)