# Instalamos y/o cargamos paquetes
library("tidyverse")
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library("readxl")
library("ggplot2")
library("dplyr")
library("moments")
FITOTOXICIDAD <- read_excel("DATOS FITOTOXICIDAD.xlsx")
glimpse(FITOTOXICIDAD)
## Rows: 180
## Columns: 6
## $ Tratamiento <chr> "T1", "T1", "T1", "T1", "T1", "T1", "T1", "T1", "T1", "…
## $ Semillas <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, …
## $ Germinación <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1…
## $ `Long.rad(cm)` <dbl> 5, 4, 3, 18, 18, 9, 21, 25, 28, 19, 7, 21, 23, 17, 20, …
## $ `Long.hip(cm)` <dbl> 7, 5, 1, 35, 40, 13, 30, 43, 22, 21, 34, 41, 36, 25, 44…
## $ ÍndicedeVigor <dbl> 120, 90, 40, 530, 580, 220, 510, 680, 500, 400, 410, 62…
#Histogramas de Índice de vigor para tratamiento T1
FITOT1 <- FITOTOXICIDAD %>%
filter(Tratamiento == "T1")
#Se seleccionó la variable ´Índice de Vigor ya que es una variable que estudia en las plantas para determinar cuantitativamente el efecto de las condiciones ambientales y fisiológicas sobre su viabilidad. Dicha variable es una variable cuantitativa, contínua, compleja, que combina datos de germinación y crecimiento de las plántulas.
#1- Entre los gráficos el Histograma, que mostrará la distribución de la variable seleccionada Índice de Vigor, y permitirá visualizar la frecuencia de los valores y la forma de la distribución. Se realizará uno para cada tratamiento (T1, T2 y T3)
ggplot(FITOT1, aes(ÍndicedeVigor)) +
geom_histogram(bins = 20, color = "gray", fill = "green")+
theme_classic()
#Para el caso de T1 (control): La distribución es bastante simétrica, con la mayoría de los valores concentrados en el rango de 200 a 600. Esto indica que, en condiciones normales (control), el vigor de las semillas es generalmente alto, con algunos casos de menor vigor.
#Histogramas de Índice de vigor para tratamiento T2
FITOT2 <- FITOTOXICIDAD %>%
filter(Tratamiento == "T2")
ggplot(FITOT2, aes(ÍndicedeVigor)) +
geom_histogram(bins = 20, color = "gray", fill = "yellow")
theme_classic()
## List of 136
## $ line :List of 6
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## ..$ linewidth : num 0.5
## ..$ linetype : num 1
## ..$ lineend : chr "butt"
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## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_line" "element"
## $ rect :List of 5
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## ..$ colour : chr "black"
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## ..$ linetype : num 1
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## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_rect" "element"
## $ text :List of 11
## ..$ family : chr ""
## ..$ face : chr "plain"
## ..$ colour : chr "black"
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## ..$ vjust : num 0.5
## ..$ angle : num 0
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## .. ..- attr(*, "unit")= int 8
## ..$ debug : logi FALSE
## ..$ inherit.blank: logi TRUE
## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_text" "element"
## $ title : NULL
## $ aspect.ratio : NULL
## $ axis.title : NULL
## $ axis.title.x :List of 11
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## .. ..- attr(*, "unit")= int 8
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## $ axis.title.x.top :List of 11
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## ..$ family : NULL
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## ..- attr(*, "unit")= int 8
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## $ axis.line :List of 6
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## ..- attr(*, "unit")= int 8
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## ..- attr(*, "unit")= int 8
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## ..- attr(*, "unit")= int 1
## $ legend.box.background : list()
## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_blank" "element"
## $ legend.box.spacing : 'simpleUnit' num 11points
## ..- attr(*, "unit")= int 8
## [list output truncated]
## - attr(*, "class")= chr [1:2] "theme" "gg"
## - attr(*, "complete")= logi TRUE
## - attr(*, "validate")= logi TRUE
#Para el caso de T2(tratamiento contaminado con herbicida y biorremediado): La distribución presenta una marcada desviación hacia la derecha, con la mayoría de los valores cercanos a 0 y una cola larga que se extiende hacia valores más altos. Esto sugiere que la mayoría de las semillas en el tratamiento biorremediado presentan un vigor muy bajo, aunque en algunos casos este se recupera parcialmente.
#Histogramas de Índice de vigor para tratamiento T3
FITOT3 <- FITOTOXICIDAD %>%
filter(Tratamiento == "T3")
ggplot(FITOT3, aes(ÍndicedeVigor)) +
geom_histogram(bins = 20, color = "gray", fill = "purple")
theme_classic()
## List of 136
## $ line :List of 6
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## ..$ linetype : num 1
## ..$ lineend : chr "butt"
## ..$ arrow : logi FALSE
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## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_line" "element"
## $ rect :List of 5
## ..$ fill : chr "white"
## ..$ colour : chr "black"
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## ..$ inherit.blank: logi TRUE
## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_rect" "element"
## $ text :List of 11
## ..$ family : chr ""
## ..$ face : chr "plain"
## ..$ colour : chr "black"
## ..$ size : num 11
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## ..$ vjust : num 0.5
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## .. ..- attr(*, "unit")= int 8
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## ..$ inherit.blank: logi TRUE
## ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_text" "element"
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## $ axis.title.y.left : NULL
## $ axis.title.y.right :List of 11
## ..$ family : NULL
## ..$ face : NULL
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## $ axis.ticks.length : 'simpleUnit' num 2.75points
## ..- attr(*, "unit")= int 8
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## $ axis.line :List of 6
## ..$ colour : chr "black"
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# Para el caso de T3(tratamiento contaminado, sin biorremediar): Al igual que en T2, la distribución está sesgada hacia la derecha, pero los valores, en general, son más altos que en T2. Esto indica que las semillas del tratamiento sin biorremediación también muestran un vigor reducido, aunque ligeramente superior al del tratamiento biorremediado.
# Leer archivo
datos <- read_excel("DATOS FITOTOXICIDAD.xlsx")
# Visualizar primeras filas
head(datos)
## # A tibble: 6 × 6
## Tratamiento Semillas Germinación `Long.rad(cm)` `Long.hip(cm)` ÍndicedeVigor
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 T1 1 1 5 7 120
## 2 T1 2 1 4 5 90
## 3 T1 3 1 3 1 40
## 4 T1 4 1 18 35 530
## 5 T1 5 1 18 40 580
## 6 T1 6 1 9 13 220
# Filtrar los tratamientos T1, T2 y T3
datos_filtrados <- datos %>%
filter(Tratamiento %in% c("T1", "T2", "T3")) %>%
select(Tratamiento, ÍndicedeVigor)
# Se seleccionaron las medidas de resumen, ya que proporcionan información sobre la tendencia central, dispersión y forma de la distribución de la variable seleccionada.
# Cálculo de medidas
resumen <- datos_filtrados %>%
group_by(Tratamiento) %>%
summarise(
Media = mean(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE),
Mediana = median(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE),
Rango = max(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE) - min(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE),
Varianza = var(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE),
Desviación_Estándar = sd(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE),
Coeficiente_Variación = sd(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE) / mean(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE) * 100,
Asimetría = skewness(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE),
Curtosis = kurtosis(ÍndicedeVigor, na.rm = TRUE)
)
resumen
## # A tibble: 3 × 9
## Tratamiento Media Mediana Rango Varianza Desviación_Estándar
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 T1 404. 470 660 34169. 185.
## 2 T2 14.5 0 88 748. 27.3
## 3 T3 87.2 105 240 5667. 75.3
## # ℹ 3 more variables: Coeficiente_Variación <dbl>, Asimetría <dbl>,
## # Curtosis <dbl>
#T2 muestra los signos más claros de fitotoxicidad con valores muy bajos en media y mediana, alta variabilidad relativa y una distribución asimétrica positiva, lo que sugiere que la mayoría de las muestras tienen valores cercanos a cero.
#T3 también muestra signos de fitotoxicidad, pero en menor medida que T2, con valores medios y medianos más altos que T2, menor variabilidad relativa y una distribución más simétrica.
#T1 muestra los valores más altos y la menor variabilidad relativa, lo que sugiere que tiene el menor efecto fitotóxico entre los tres tratamientos.
# En síntesis, basados en los resultados podríamos decir que el tratamiento T1 (control), no presenta fitotoxicidad, tal como se esperaba; pero et tratamiento T2 contaminado y biorremediado es más tóxico para estas plantas, que el tratamiento T3, contaminado sin biorremediar; probablemente debido a la formación de intermediarios de degradación del herbicida más tóxicos que el propio compuesto parental.