ANOVA

# Crear los datos basados en los cálculos previos (específicos para el ejercicio)
sum_sq_tratamientos <- 1200  # Suma de cuadrados de tratamientos
sum_sq_error <- 600  # Suma de cuadrados del error
sum_sq_total <- 1800  # Suma de cuadrados total

# Grados de libertad
df_tratamientos <- 2  # Grados de libertad para tratamientos (n - 1, con n = 3)
df_error <- 44  # Grados de libertad para el error (n - 3, con n = 47 total)
df_total <- 46  # Grados de libertad total (n - 1, con n = 47 total)

# Cuadrado medio
cm_tratamientos <- sum_sq_tratamientos / df_tratamientos  # Cuadrado medio para tratamientos
cm_error <- sum_sq_error / df_error  # Cuadrado medio para el error

# Valor F
f_value <- cm_tratamientos / cm_error  # Valor F

# Valor p
# Como los valores p ya los calculamos previamente, usaremos el valor p obtenido para el F calculado
p_value <- "< 0.05"  # El valor p es muy pequeño (basado en el cálculo previo)

# Crear la tabla ANOVA con los mismos valores calculados previamente
tabla_anova <- data.frame(
  "Fuente de variación" = c("Tratamientos", "Error", "Total"),
  "Suma de cuadrados (SC)" = c(sum_sq_tratamientos, sum_sq_error, sum_sq_total),
  "Grados de libertad (df)" = c(df_tratamientos, df_error, df_total),
  "Cuadrado medio (CM)" = c(cm_tratamientos, cm_error, NA),  # No se calcula CM para el total
  "F" = c(f_value, NA, NA),
  "Valor p" = c(p_value, NA, NA)
)

# Mostrar la tabla
print(tabla_anova)

##   Fuente.de.variación Suma.de.cuadrados..SC. Grados.de.libertad..df.
## 1        Tratamientos                   1200                       2
## 2               Error                    600                      44
## 3               Total                   1800                      46
##   Cuadrado.medio..CM.  F Valor.p
## 1           600.00000 44  < 0.05
## 2            13.63636 NA    <NA>
## 3                  NA NA    <NA>