Code
#dados<- read.csv(C:\Users\ccorr\Downloads\Bioestatística\Trabalho (Oxitocina)\OTA_Grupo4)
Grupo_4<-read.csv("Grupo_4.txt", dec=".", sep="")#dados<- read.csv(C:\Users\ccorr\Downloads\Bioestatística\Trabalho (Oxitocina)\OTA_Grupo4)
Grupo_4<-read.csv("Grupo_4.txt", dec=".", sep="")GRUPO_4: CHRISLAINE CORRAIDE DIAS DOS SANTOS
GABRIELLE ARAUJO SANTOS
MAÍRA DE OLIVEIRA PEIXOTO
MARANA LUIZA DUARTE AVELAR
Contexto do Experimento: O experimento apresentado foi desenvolvido para estudar a influência de dois fatores (torração e granulometria) sobre o nível de Ocratoxina A. O experimento inclui:
Fator 1 - Torração: com três níveis (Clara, Média, Escura).
Fator 2 - Granulometria: com três níveis (Fina, Média, Grossa).
Número de Tratamentos: 9 combinações de Torração e Granulometria.
Número de Repetições: 3 para cada tratamento.
Número de Parcelas: 27 no total.
A variável resposta principal é o nível de Ocratoxina A medido em cada uma das parcelas.
Objetivo da Atividade:
A atividade busca realizar uma análise descritiva dos níveis de Ocratoxina A, considerando os tratamentos (combinações dos fatores Torração e Granulometria) e explorando suas distribuições por meio de medidas de tendência central, dispersão e visualizações gráficas adequadas.
#install.packages(c("fdth", "ggplot2"))
# Carregando pacotes necessários
library(fdth)
Anexando pacote: 'fdth'
Os seguintes objetos são mascarados por 'package:stats':
sd, var
library(ggplot2) #str(Grupo_4)# Visualizando as primeiras linhas do conjunto de dados
head(Grupo_4, n = 27L) Torracao Granulometria Repeticao OTA_Res
1 Clara Fina I 13.86616
2 Média Fina I 4.37388
3 Escura Fina I 1.35772
4 Clara Média I 11.68216
5 Média Média I 3.19200
6 Escura Média I 1.14968
7 Clara Grossa I 9.05800
8 Média Grossa I 2.57516
9 Escura Grossa I 0.85092
10 Clara Fina II 12.77444
11 Média Fina II 4.83672
12 Escura Fina II 1.36920
13 Clara Média II 11.47832
14 Média Média II 3.03268
15 Escura Média II 1.03768
16 Clara Grossa II 7.48552
17 Média Grossa II 2.41976
18 Escura Grossa II 0.81480
19 Clara Fina III 13.18632
20 Média Fina III 4.91176
21 Escura Fina III 1.45124
22 Clara Média III 11.09332
23 Média Média III 2.80728
24 Escura Média III 0.94724
25 Clara Grossa III 7.17836
26 Média Grossa III 2.08880
27 Escura Grossa III 0.90440
Tabela 1 – Tabela contendo os resultados da extração da Ocratoxina A do Grupo 4.
Fonte: Adaptado de Marcelo Ribeiro, 2024.
Nota: OTA_Res: Níveis de Ocratoxina A obtidos durante a extração. I, II e III número de repetições.
# Verificando se a variável OTA_RES está no formato numérico
#Grupo_4$OTA_Res <- as.numeric(Grupo_4$OTA_Res)
#is.numeric (Grupo_4$OTA_Res)
#summary(Grupo_4$OTA_Res)
# 1.1 Gerando tabela de frequência para a variável "Nível de Ocratoxina A
tabela<- fdt (Grupo_4$OTA_Res, breaks="Sturges")
# Exibir a tabela de frequência
#str(tabela)
print(tabela) Class limits f rf rf(%) cf cf(%)
[0.81,3) 13 0.48 48.15 13 48.15
[3,5.2) 5 0.19 18.52 18 66.67
[5.2,7.4) 1 0.04 3.70 19 70.37
[7.4,9.6) 2 0.07 7.41 21 77.78
[9.6,12) 3 0.11 11.11 24 88.89
[12,14) 3 0.11 11.11 27 100.00
#View (tabela) #quando rodo o view está dando erro. Então opitei pelo print.Tabela 2 – Frequência do nível de Ocratoxina A em cada combinação de tratamento na extração.
Fonte: Autoral.
Calcule as médias dos níveis de Ocratoxina A para cada combinação dos fatores Torração e Granulometria.
# 1.2 Calculando as médias dos níveis de Ocratoxina A para cada combinação dos fatores Torração e Granulometria.
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Torracao, Granulometria), mean)) Fina Grossa Média
Clara 13.275640 7.9072933 11.417933
Escura 1.392720 0.8567067 1.044867
Média 4.707453 2.3612400 3.010653
Tabela 3 – Média dos níveis de Ocratoxina A em cada combinação de tratamento na extração.
Fonte: Autoral.
Nota: Extração considera a combinação entre os tipos de torração e as granulometrias.
Calcule as medidas descritivas de posição (média, mediana), dispersão (desvio-padrão, variância) e as separatrizes (quartis) para cada tratamento.
Médias:
#Médias
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Torracao), mean)) Clara Escura Média
10.866956 1.098098 3.359782
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Granulometria), mean)) Fina Grossa Média
6.458604 3.708413 5.157818
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Repeticao), mean)) I II III
5.345076 5.027680 4.952080
#Medianas
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Torracao), median)) Clara Escura Média
11.47832 1.03768 3.03268
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Granulometria), median)) Fina Grossa Média
4.83672 2.41976 3.03268
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Repeticao), median)) I II III
3.19200 3.03268 2.80728
#Desvio padrão
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Torracao), sd)) Clara Escura Média
2.4345150 0.2432982 1.0708320
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Granulometria), sd)) Fina Grossa Média
5.319632 3.257567 4.775214
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Repeticao), sd)) I II III
4.918111 4.548828 4.581926
#Variâncias
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Torracao), var)) Clara Escura Média
5.92686313 0.05919399 1.14668120
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Granulometria), var)) Fina Grossa Média
28.29849 10.61174 22.80267
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Repeticao), var)) I II III
24.18781 20.69184 20.99405
#Separatrizes(quartis)
#Por toração
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Torracao), quantile))$Clara
0% 25% 50% 75% 100%
7.17836 9.05800 11.47832 12.77444 13.86616
$Escura
0% 25% 50% 75% 100%
0.81480 0.90440 1.03768 1.35772 1.45124
$Média
0% 25% 50% 75% 100%
2.08880 2.57516 3.03268 4.37388 4.91176
#Separatrizes(quartis)
#Por granulometria
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Granulometria), quantile))$Fina
0% 25% 50% 75% 100%
1.35772 1.45124 4.83672 12.77444 13.86616
$Grossa
0% 25% 50% 75% 100%
0.81480 0.90440 2.41976 7.17836 9.05800
$Média
0% 25% 50% 75% 100%
0.94724 1.14968 3.03268 11.09332 11.68216
#Separatrizes(quartis)
#Por número de repeticao
with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, list(Repeticao), quantile))$I
0% 25% 50% 75% 100%
0.85092 1.35772 3.19200 9.05800 13.86616
$II
0% 25% 50% 75% 100%
0.81480 1.36920 3.03268 7.48552 12.77444
$III
0% 25% 50% 75% 100%
0.90440 1.45124 2.80728 7.17836 13.18632
# Resumo geral
summary(Grupo_4$OTA_Res) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.8148 1.3635 3.0327 5.1083 8.2718 13.8662
Elabore um gráfico de barras ou boxplot que mostre a variação dos níveis de Ocratoxina A para cada combinação de torração e granulometria.
# 3.1.1 Boxplot dos níveis de Ocratoxina A por Torração e Granulometria
boxplot(OTA_Res ~ Torracao, data=Grupo_4, main="Boxplot por Torração", ylab="Nível de Ocratoxina A")boxplot(OTA_Res ~ Granulometria, data=Grupo_4, main="Boxplot por Granulometria", ylab="Nível de Ocratoxina A")boxplot(Grupo_4$OTA_Res)Figura 1 – Boxplot dos níveis de Ocratoxina A por torração e granulometria.
# 3.1.2 Gráfico de barras para as médias dos tratamentos
par(mfrow=c(1,2)) # Dividir a janela gráfica em dois gráficos
mean_torracao <- with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, Torracao, mean))
bp_torracao <- barplot(mean_torracao, ylim=c(0, max(mean_torracao)*1.1))
text(bp_torracao, mean_torracao, label=round(mean_torracao, 3), pos=3)
title("Médias dos níveis de Ocratoxina A por Torração")
box()
mean_granulometria <- with(Grupo_4, tapply(OTA_Res, Granulometria, mean))
bp_granulometria <- barplot(mean_granulometria, ylim=c(0, max(mean_granulometria)*1.1))
text(bp_granulometria, mean_granulometria, label=round(mean_granulometria, 3), pos=3)
title("Médias dos níveis de Ocratoxina A por Granulometria")
box()Figura 2 – Médias dos níveis de Ocratoxina A por torração e granulometria.
# 3.2.1 Gráfico de dispersão dos níveis de Ocratoxina A por torração e granulometria
ggplot(Grupo_4, aes(x=Torracao, y=OTA_Res, color=Granulometria)) +
geom_point(size=3) +
labs(title="Gráfico de Dispersão dos Níveis de Ocratoxina A",
x="Torração",
y="Nível de Ocratoxina A") +
theme_minimal()Figura 3 – Gráfico de dispersão dos níveis de Ocratoxina A por torração e granulometria.
# 3.2.2 Histograma
# Histograma da distribuição dos níveis de Ocratoxina A
ggplot(Grupo_4, aes(x=OTA_Res)) +
geom_histogram(binwidth=1, fill="skyblue", color="black") +
labs(title="Histograma da Distribuição dos Níveis de Ocratoxina A",
x="Nível de Ocratoxina A",
y="Frequência") +
theme_minimal()Figura 4 – Histograma dos níveis de Ocratoxina A por torração e granulometria.
hist(Grupo_4$OTA_Res, breaks="Sturges", main="Histograma dos Níveis de Ocratoxina A", xlab="Nível de Ocratoxina A", col="lightblue")Figura 5 – Histograma dos níveis de Ocratoxina A por torração e granulometria.
A análise dos níveis de Ocratoxina A (OTA_Res) no grupo 4 foi realizada com base na torração (Clara, Média, Escura) e granulometria (Fina, Média, Grossa). O objetivo foi investigar se esses fatores afetam significativamente os níveis de OTA_Res e em qual direção. Utilizamos medidas de tendência central (média, mediana), dispersão (variância, desvio padrão), e visualizações gráficas (boxplots, histogramas) para explorar as variações dos níveis de OTA_Res entre os diferentes tratamentos.
1. Variação por Torração
Os resultados indicam uma clara variação nos níveis de Ocratoxina A entre os diferentes níveis de torração.
Torração Clara : Apresentou os maiores níveis de OTA_Res em comparação com os outros tratamentos, com uma média de 10,87 ng/g. Esse resultado é consistente com o fato de que a torção clara expõe os grãos a temperaturas mais baixas e por um período de tempo mais curto. Como a Ocratoxina A é termolábil, a menor exposição ao calor resulta em uma manipulação insuficiente da toxina, o que explica os níveis mais elevados. A variabilidade foi especial, como evidenciado pelo desvio padrão de 2,43 ng/g, indicando uma maior imprevisibilidade nos resultados desse tratamento.
Torração Média : Apresentou níveis intermediários de OTA_Res, com uma média de 3,36 ng/g. Esse resultado sugere que, à medida que o tempo e a intensidade da tortura aumentam, a manipulação da toxina se torna mais eficiente. No entanto, os níveis de OTA não são tão baixos quanto os da torração escura, indicando que a manipulação ainda não atingiu o ponto máximo.
Torração Escura : Apresentou os menores níveis de OTA_Res, com uma média de apenas 1,10 ng/g. Esse resultado é esperado, visto que a tortura mais intensa (maior tempo e temperatura) promove uma manipulação mais eficaz da Ocratoxina A. A baixa variabilidade observada (desvio padrão de 0,24 ng/g) sugere que esse tratamento é mais consistente na redução dos níveis de toxina.
Os boxplots confirmam esta análise, mostrando que a torração clara possui maior dispersão nos dados, enquanto a torração escura tem menor dispersão, com a maioria dos valores concentrados em níveis baixos. Esse padrão reforça a hipótese de que torrações mais intensas são mais eficazes para a manipulação da Ocratoxina A, resultando em níveis mais consistentes e baixos de toxina.
2. Variação por Granulometria
A granulometria também influenciou significativamente os níveis de Ocratoxina A. As médias dos níveis de OTA_Res para cada granulometria foram:
Granulometria Fina : Apresentou os maiores níveis de OTA_Res, com uma média de 6,46 ng/g. Isso pode ser explicado pela maior área superficial exposta ao calor durante o processo de torção. Grãos finamente moídos têm mais contato com o ar e o calor, o que poderia causar uma distribuição desigual de calor e, consequentemente, uma menor eficiência na manipulação da toxina.
Granulometria Média : Apresentou níveis intermediários de OTA_Res, com uma média de 5,16 ng/g. Esse resultado sugere que a granulometria média tem um efeito mais equilibrado, permitindo uma manipulação mais eficaz da toxina em comparação com a granulometria fina.
Granulometria Grossa : Apresentou os menores níveis de OTA_Res, com uma média de 3,71 ng/g. Isso se deve ao fato de que os grãos maiores expõem uma área menor superficial ao calor, permitindo que o calor seja distribuído de maneira mais uniforme, favorecendo a manipulação da ocratoxina de forma mais eficaz.
O desvio padrão para a granulometria fina foi o maior entre os três níveis de granulometria (5,32 ng/g), estabelecendo uma alta variabilidade nos resultados desse grupo, o que pode refletir a maior dificuldade em controlar os níveis de OTA_Res em grãos finamente moídos. Por outro lado, a granulometria grossa apresentou o menor desvio padrão (3,26 ng/g), diminuindo a maior consistência nos resultados.
Nos boxplots , a granulometria fina apresentou uma maior dispersão dos dados, confirmando sua maior variabilidade, enquanto a granulometria grossa apresentou uma menor dispersão, reforçando a ideia de maior controle e consistência nesse tratamento.
3. Interação entre Torração e Granulometria
Uma análise das interações entre torração e granulometria revelou que a combinação de torção escura e granulometria grossa foi mais eficaz na redução dos níveis de OTA_Res, apresentando menores concentrações de toxina. Por outro lado, a combinação de torração clara e granulometria fina resultou nos maiores níveis de Ocratoxina A.
Esses resultados indicam que tanto a intensidade da torção quanto o tamanho das partículas influenciam significativamente os níveis de OTA_Res. Torrações mais intensa e partículas maiores atuam de forma sinérgica para diminuir a presença de toxina. Grãos com granulometria fina e torração clara, ao contrário, são menos eficientes para a manipulação da Ocratoxina A, resultando em concentrações mais altas de toxina.
4. Visualizações Gráficas
Os gráficos gerados (boxplots, gráficos de dispersão e histogramas) permitiram uma visualização clara das tendências discutidas. O histograma dos níveis de Ocratoxina A indicou que a distribuição dos níveis de toxina é assimétrica, com uma concentração maior de valores baixos, especialmente em torrações escuras e granulometrias grossas. O gráfico de dispersão destacou a interação entre os fatores de torração e granulometria, mostrando claramente que os níveis de OTA_Res são mais elevados nos tratamentos com torração clara e granulometria fina.
Conclusão
Os resultados desta análise descritiva indicam que tanto a torção quanto a granulometria afetaram significativamente os níveis de Ocratoxina A em grãos de café. Torrações mais escuras e granulometrias mais grossas resultam em níveis mais baixos de OTA_Res, enquanto torrações claras e granulometrias finas aumentam a concentração de toxina. Essas descobertas são particularmente relevantes para a indústria do café, pois sugerem que o controle rigoroso da torração e da granulometria pode ser uma estratégia eficaz para minimizar os níveis de Ocratoxina A, garantindo maior segurança alimentar.