Amilasas

Diseño De bloques Completamente al azar

Problema a analizar: Este estudio tiene como objetivo evaluar la producción de amilasas por tres cepas bacterianas (Cepa A, Cepa B y Cepa C) en diferentes lotes de medio de cultivo (Lote 1, Lote 2 y Lote 3). Se empleará un diseño de bloques completamente al azar, donde cada lote de medio de cultivo representará un bloque para controlar la posible variabilidad entre ellos. La actividad enzimática (U/mL) será la variable de respuesta para determinar el rendimiento de amilasas en cada condición. El análisis de los resultados permitirá identificar si existen diferencias significativas en la producción de amilasas debido a la variabilidad entre lotes del medio de cultivo, proporcionando información relevante para la optimización del proceso y el aseguramiento de la calidad en la producción enzimática.

##      Cepa              Bloque                AE        
##  Length:45          Length:45          Min.   :  73.0  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.: 533.0  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median : 751.0  
##                                        Mean   : 706.5  
##                                        3rd Qu.: 963.0  
##                                        Max.   :1223.0

Cálculo de ANOVA y el Modelo Lineal

## 
## Call:
## lm(formula = AE ~ (Cepa + Bloque))
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -706.18 -146.18   16.89  210.96  462.76 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)    799.18     102.95   7.763 1.66e-09 ***
## CepaB         -239.80     112.78  -2.126   0.0397 *  
## CepaC          -24.13     112.78  -0.214   0.8316    
## BloqueLote 2    24.80     112.78   0.220   0.8271    
## BloqueLote 3   -38.93     112.78  -0.345   0.7317    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 308.8 on 40 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1268, Adjusted R-squared:  0.03946 
## F-statistic: 1.452 on 4 and 40 DF,  p-value: 0.2349

##             Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
## Cepa         2  522993  261496   2.741 0.0766 .
## Bloque       2   30964   15482   0.162 0.8507  
## Residuals   40 3815506   95388                 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Supuestos del Diseño Experimental

1.Normalidad

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  resid(modelo)
## W = 0.92487, p-value = 0.006207

De manera gráfica, se puede evidenciar la normalidad

## Cargando paquete requerido: carData

## [1]  3 34

2.Homocedasticidad

## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  resid(modelo) by Cepa
## Bartlett's K-squared = 4.3696, df = 2, p-value = 0.1125

## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  resid(modelo) by Cepa
## Bartlett's K-squared = 4.3696, df = 2, p-value = 0.1125

3.Independencia

Pruebas aposterio para detrrminar el efecto del factor sobre la actividad enzimatica

##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = modelo)
## 
## $Cepa
##           diff        lwr       upr     p adj
## B-A -239.80000 -514.28691  34.68691 0.0972450
## C-A  -24.13333 -298.62025 250.35358 0.9750868
## C-B  215.66667  -58.82025 490.15358 0.1483641
## 
## $Bloque
##                    diff       lwr      upr     p adj
## Lote 2-Lote 1  24.80000 -249.6869 299.2869 0.9737109
## Lote 3-Lote 1 -38.93333 -313.4202 235.5536 0.9365206
## Lote 3-Lote 2 -63.73333 -338.2202 210.7536 0.8392988