Introdução
Para responder as questões de 1 a 6, considere o banco de dados CO2,
o qual contém informações sobre taxa de absorção de CO2 em plantas
submetidas/não submetidas ao frio. O referido banco de dados está
disponível no pacote base do R. Para acessá-lo, basta escrever CO2 no
console do Rstudio.
Questão 1: Adicione uma nova coluna no banco de
dados chamada uptake0 contendo o arredondamento da taxa de absorção do
dióxido de carbono (variável uptake) para o inteiro mais próximo. Em
seguida, ordene o banco da maior para a menor taxa de absorção de CO2.
(Dica: Veja a função round).
# Carregamento dos dados:
dados <- CO2
# Carregamento do pacote necessário:
library(tidyverse)
# Visão inicial dos dados:
head(dados)
## Plant Type Treatment conc uptake
## 1 Qn1 Quebec nonchilled 95 16.0
## 2 Qn1 Quebec nonchilled 175 30.4
## 3 Qn1 Quebec nonchilled 250 34.8
## 4 Qn1 Quebec nonchilled 350 37.2
## 5 Qn1 Quebec nonchilled 500 35.3
## 6 Qn1 Quebec nonchilled 675 39.2
# Criando a coluna uptake0 arredondada e ordenar dados por uptake0 decrescente:
dados <- dados %>%
mutate(uptake0 = round(uptake)) %>%
arrange(desc(uptake0))
# Visualizando novamente os dados:
head(dados)
## Plant Type Treatment conc uptake uptake0
## 1 Qn3 Quebec nonchilled 1000 45.5 46
## 2 Qn2 Quebec nonchilled 1000 44.3 44
## 3 Qn3 Quebec nonchilled 675 43.9 44
## 4 Qn3 Quebec nonchilled 500 42.9 43
## 5 Qn2 Quebec nonchilled 350 41.8 42
## 6 Qn3 Quebec nonchilled 350 42.1 42
Questão 5: No gráfico da Questão 4 (ou se preferir,
da questão 3) altere a cor dos pontos para azul (plantas resfriadas) e
verde (plantas não resfriadas).
# Alterando a variável Treatment para o tipo fator:
dados$Treatment <- as.factor(dados$Treatment)
# Alterando a visualização:
dados %>%
ggplot(aes(x = conc, y = uptake, color = Treatment)) +
geom_smooth(alpha = 0.4) +
geom_point(alpha = 0.8) +
ggtitle("Relação entre a concentração de CO2 no ambiente e a taxa de absorção de CO2") +
xlab("Concentração de CO2 no ambiente") +
ylab("Taxa de absorção de CO2") +
scale_color_manual(values = c("chilled" = "blue", "nonchilled" = "green"))
Questão 6: Calcule a taxa média de absorção de CO2
(variável uptake) para cada tratamento (plantas submetidas ao
resfriamento e não submetidas ao resfriamento).
# Medidas resumo para a taxa de absorção de CO2 (variável uptake):
medidas_resumo_taxa_abs_co2 <- dados %>%
group_by(Treatment) %>%
summarise(media = mean(uptake),
mediana = median(uptake),
desvio_padrao = sd(uptake),
maximo = max(uptake),
minimo = min(uptake))
# Exibindo:
medidas_resumo_taxa_abs_co2
## # A tibble: 2 × 6
## Treatment media mediana desvio_padrao maximo minimo
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 nonchilled 30.6 31.3 9.70 45.5 10.6
## 2 chilled 23.8 19.7 10.9 42.4 7.7
# Visualização através de boxplot:
dados %>%
ggplot(aes(x = Treatment, y = uptake, fill = Treatment)) +
geom_boxplot(alpha = 0.8, color = "black") +
ggtitle("Distribuição da taxa de absorção de CO2 por tipo de tratamento") +
xlab("Tratamento") + ylab("Taxa de absorção de co2") +
scale_fill_manual(name = "Status Tratamento",values = c("chilled" = "blue","nonchilled"="green"))
# Visualização através de um gráfico de densidade:
dados %>%
ggplot(aes(x = uptake, fill = Treatment)) +
geom_density(color = "black", alpha = 0.8) +
ggtitle("Distribuição das taxas de absorção de co2 para cada tipo de tratamento") +
scale_fill_manual(name = "Status tratamento", values = c("chilled" = "blue","nonchilled"="green")) +
facet_wrap(~Treatment)
Comentários: As medidas resumo e os gráficos
confirmam a hipótese inicial de que o resfriamento tem um impacto
negativo na taxa de absorção de CO2. As plantas que não foram submetidas
ao resfriamento apresentam valores médios e medianos mais elevados de
absorção de CO2 em comparação com as plantas resfriadas.
Medidas Resumo: Média e Mediana: O
grupo “nonchilled” (não resfriado) apresenta uma média de absorção de
CO2 de 30,6, consideravelmente superior à média do grupo “chilled”
(23,8). A mediana também é maior no grupo “nonchilled” (31,3 contra
19,7), reforçando que, em geral, as plantas que não foram resfriadas têm
um desempenho superior na absorção de CO2.
Valores Máximos e Mínimos: O grupo “nonchilled”
também apresenta um valor máximo mais elevado (45,5) comparado ao grupo
“chilled” (42,4). Embora a diferença não seja muito grande, ela
contribui para a interpretação de que as plantas não resfriadas tendem a
absorver mais CO2, mesmo nos valores mais altos.
Visualização (Boxplot): No boxplot, a mediana do
grupo “nonchilled” é visivelmente mais alta, confirmando a tendência das
plantas não resfriadas de terem maior absorção de CO2. O intervalo
interquartil (IQR) do grupo “nonchilled” também está deslocado para
valores mais altos, o que significa que a maioria das observações de
absorção de CO2 nesse grupo está concentrada em níveis mais
elevados.
Visualização (Gráfico de Densidade): O gráfico de
densidade reforça essas conclusões. O grupo “nonchilled” apresenta um
pico de densidade em torno de 30-35, enquanto o grupo “chilled” tem um
pico em torno de 20. Isso sugere que as plantas não resfriadas têm uma
maior concentração de observações em níveis mais altos de absorção de
CO2, enquanto o grupo resfriado está mais concentrado em níveis mais
baixos.
Conclusão Final: Os dados mostram de maneira clara
que o resfriamento reduz a eficiência das plantas em absorver CO2. Tanto
as medidas resumo quanto as visualizações (boxplot e gráfico de
densidade) indicam que as plantas não submetidas ao resfriamento
apresentam uma absorção de CO2 consistentemente maior. A mediana, a
média e as distribuições demonstram que o resfriamento tem um efeito
negativo significativo na taxa de absorção de CO2.
As questões 7 e 8 não se referem ao banco de dados
CO2
