Diseño de bloques completamente al azar

Este estudio tiene como objetivo evaluar la capacidad de tres cepas bacterianas (Cepa A, Cepa B y Cepa C) para degradar grasas en distintos lotes de un mismo 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 variable de respuesta será el porcentaje de reducción de grasa en el medio (Remoción_Grasa %), que permitirá medir la eficiencia de cada cepa en las diferentes condiciones. El análisis de los resultados permitirá determinar si existen diferencias significativas en la capacidad degradadora de grasas debido a la variabilidad en los lotes del medio de cultivo. Estos hallazgos serán clave para optimizar los procesos de degradación de grasas y mejorar la confiabilidad en la selección de cepas con potencial biotecnológico.

##      Cepa              Bloque          Remocion_Grasa
##  Length:45          Length:45          Min.   : 496  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:5545  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :6234  
##                                        Mean   :5923  
##                                        3rd Qu.:7076  
##                                        Max.   :7628

transformacion de variables

Cepa=factor(Cepa)
Bloque=factor(Bloque)

1.Calculo ANOVA y modelo lineal

##             Df   Sum Sq  Mean Sq F value Pr(>F)  
## Cepa         2 21149154 10574577   4.917 0.0123 *
## Bloque       2 11556321  5778160   2.687 0.0804 .
## Residuals   40 86022136  2150553                 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

2. Supuestos del Diseño Experimental

3. Normalidad

## Cargando paquete requerido: carData
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  resid(modelo)
## W = 0.83842, p-value = 1.868e-05

## [1] 26 28

4. Homocedasticidad e independencia de los residuos

## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  resid(modelo) by Cepa
## Bartlett's K-squared = 10.86, df = 2, p-value = 0.004384
## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  resid(modelo) by Cepa
## Bartlett's K-squared = 10.86, df = 2, p-value = 0.004384

5. Pruebas aposteriori

## 
## Study: anova ~ "Cepa"
## 
## HSD Test for Remocion_Grasa 
## 
## Mean Square Error:  2150553 
## 
## Cepa,  means
## 
##        Remocion_Grasa       std  r       se  Min  Max    Q25  Q50    Q75
## Cepa A       6866.867  501.5899 15 378.6426 5942 7628 6559.5 6785 7270.5
## Cepa B       5258.533 1452.0770 15 378.6426  496 6599 4906.5 5471 6006.5
## Cepa C       5644.533 2147.0374 15 378.6426  637 7392 5632.5 6001 7090.5
## 
## Alpha: 0.05 ; DF Error: 40 
## Critical Value of Studentized Range: 3.442082 
## 
## Minimun Significant Difference: 1303.319 
## 
## Treatments with the same letter are not significantly different.
## 
##        Remocion_Grasa groups
## Cepa A       6866.867      a
## Cepa C       5644.533     ab
## Cepa B       5258.533      b

6. Plot Tukey

##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = modelo)
## 
## $Cepa
##                    diff        lwr        upr     p adj
## Cepa B-Cepa A -1608.333 -2911.6521 -305.01454 0.0124734
## Cepa C-Cepa A -1222.333 -2525.6521   80.98546 0.0699149
## Cepa C-Cepa B   386.000  -917.3188 1689.31879 0.7526687
## 
## $Bloque
##                      diff        lwr       upr     p adj
## Lote 2-Lote 1 -1045.33333 -2348.6521  257.9855 0.1375223
## Lote 3-Lote 1    57.06667 -1246.2521 1360.3855 0.9937591
## Lote 3-Lote 2  1102.40000  -200.9188 2405.7188 0.1115531