1. Análise Exploratória

Tratamento Condutividade_mean Condutividade_sd Condutividade_min Condutividade_max TDS_mean TDS_sd TDS_min TDS_max Temperatura_mean Temperatura_sd Temperatura_min Temperatura_max pH_mean pH_sd pH_min pH_max
Água bruta 386.3 65.89 208 432 193.7 33.13 104 216 23.86 0.62 23.21 24.48 6.47 0.09 6.27 6.58
Pós-Filtro de ferro 413.8 13.64 395 440 207.9 6.85 198 221 24.09 0.91 23.19 24.98 6.49 0.04 6.40 6.54
Pós-Filtro de fluor 490.0 134.26 257 632 246.0 66.78 130 316 24.17 0.95 23.22 25.17 5.47 0.99 4.32 6.44
Água deionizada 0.0 0.00 0 0 0.0 0.00 0 0 23.38 0.24 23.10 23.62 6.97 0.58 6.14 7.91
NA NaN NA Inf -Inf NaN NA Inf -Inf NaN NA Inf -Inf NaN NA Inf -Inf

2. Visualizações

Evolução Temporal dos Parâmetros

Boxplots por Tratamento

Correlação entre Variáveis

3. Análise Estatística

ANOVA para diferenças entre tratamentos

### Resultados ANOVA para Condutividade
            Df  Sum Sq Mean Sq F value              Pr(>F)    
Tratamento   3 1444686  481562   85.41 <0.0000000000000002 ***
Residuals   36  202984    5638                                
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
4 observations deleted due to missingness

### Teste de Tukey para Condutividade
  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = var ~ Tratamento, data = dados)

$Tratamento
                                          diff        lwr       upr     p adj
Pós-Filtro de ferro-Água bruta            27.5  -62.94141  117.9414 0.8451374
Pós-Filtro de fluor-Água bruta           103.7   13.25859  194.1414 0.0193331
Água deionizada-Água bruta              -386.3 -476.74141 -295.8586 0.0000000
Pós-Filtro de fluor-Pós-Filtro de ferro   76.2  -14.24141  166.6414 0.1244379
Água deionizada-Pós-Filtro de ferro     -413.8 -504.24141 -323.3586 0.0000000
Água deionizada-Pós-Filtro de fluor     -490.0 -580.44141 -399.5586 0.0000000

4. Resultados Principais

Interpretação da ANOVA

Principais conclusões da ANOVA:
1. Existem diferenças altamente significativas entre os tratamentos (p < 0.0000000000000002)
2. A razão F muito elevada (85.41) confirma que a variabilidade entre tratamentos é muito maior que a variabilidade dentro dos tratamentos
3. O modelo explica bem as diferenças na condutividade

Análise do Teste de Tukey

Mudanças importantes em relação à análise anterior:

  1. Pós-Filtro de fluor vs Água bruta agora mostra diferença significativa (p = 0.019)
    • Diferença média: 103.7 µS/cm (IC95%: 13.26 a 194.14)
    • Interpretação: O filtro de fluor está tendo um efeito mensurável no aumento da condutividade
  2. Pós-Filtro de ferro continua sem diferença significativa em relação à água bruta
    • Diferença média: 27.5 µS/cm (p = 0.845)
    • Interpretação: O filtro de ferro não está afetando significativamente a condutividade
  3. Água deionizada mantém diferenças extremamente significativas:
    • -386.3 µS/cm vs água bruta (p < 0.0001)
    • -413.8 µS/cm vs pós-ferro (p < 0.0001)
    • -490.0 µS/cm vs pós-fluor (p < 0.0001)

Hierarquia de tratamentos (da maior para menor condutividade):
1. Água bruta
2. Pós-Filtro de ferro (não significativamente diferente da água bruta)
3. Pós-Filtro de fluor (significativamente maior que água bruta)
4. Água deionizada (muito menor que todos)

Implicações Práticas

  1. Eficiência dos filtros:
    • O filtro de fluor está mostrando eficácia comprovada no aumento da condutividade
    • O filtro de ferro não está tendo efeito mensurável neste parâmetro
  2. Otimização do processo:
    • Vale investigar se o filtro de ferro está cumprindo outros objetivos (ex: remoção de metais)

Recomendações Específicas

Para o filtro de ferro:

  • Realizar análises específicas para ferro para verificar sua eficácia real

  • Considerar tempo de contato ou regeneração do meio filtrante

  • Observou-se uma queda acentuada no pH no tratamento pós-filtro de fluor, merecendo investigação adicional.

```

---
title: "Análise de Qualidade da Água em Humberto - Tratamento em Diferentes Estágios"
author: "Luca"
date: "`r format(Sys.Date(), '%d/%m/%Y')`"
output:
  html_notebook:
    toc: true
    toc_float: true
    theme: cosmo
    highlight: tango
  pdf_document:
    toc: true
    extra_dependencies: ["lscape"]
    fig_crop: false
---

```{r setup, include=FALSE}
## 1. Configuração Inicial
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, warning = FALSE, message = FALSE)
options(scipen = 999)  # Evitar notação científica
```


```{r packages, include=FALSE}
## 2. Carregamento de Pacotes
library(tidyverse)    # Manipulação e visualização de dados
library(lubridate)    # Trabalhar com datas
library(ggthemes)     # Temas adicionais para ggplot
library(kableExtra)   # Tabelas formatadas
library(patchwork)    # Combinar gráficos
library(ggpubr)       # Estatísticas em gráficos
```



```{r load_data, include=FALSE}
## 3. Carregamento e Limpeza dos Dados
# Carregar os dados diretamente
dados <- read_delim("dados_agua.csv", delim = ";", locale = locale(decimal_mark = ",")) %>% 
  select(-c(...9, ...10)) %>%  # Remover colunas vazias
  rename(
    ID = id,
    Replicata = rep,
    Tratamento = trat,
    Condutividade = `Condutividade (µS/cm)`,
    TDS = `TDS (mg/L)`,
    Temperatura = `T (°C)`,
    pH = `pH`,
    Data = data
  ) %>% 
  mutate(
    Data = ymd(Data),
    Tratamento = case_when(
      Tratamento == "t1" ~ "Água bruta",
      Tratamento == "t2" ~ "Pós-Filtro de ferro",
      Tratamento == "t3" ~ "Pós-Filtro de fluor",
      Tratamento == "di" ~ "Água deionizada",
      TRUE ~ Tratamento
    ),
    Tratamento = factor(Tratamento, levels = c("Água bruta", "Pós-Filtro de ferro", 
                                              "Pós-Filtro de fluor", "Água deionizada"))
  )

# Verificar a estrutura dos dados
glimpse(dados)
```

## 1. Análise Exploratória
```{r summary_stats, echo=FALSE}


### Resumo Estatístico
dados %>%
  group_by(Tratamento) %>%
  select(Condutividade, TDS, Temperatura, pH) %>%
  summarise(across(everything(), 
                  list(mean = ~mean(., na.rm = TRUE), 
                       sd = ~sd(., na.rm = TRUE), 
                       min = ~min(., na.rm = TRUE), 
                       max = ~max(., na.rm = TRUE)))) %>%
  kable(digits = 2) %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover"))
```


```{r missing_values, include=FALSE}
### Valores Ausentes
dados %>%
  summarise(across(everything(), ~sum(is.na(.)))) %>%
  kable() %>%
  kable_styling()
```

## 2. Visualizações

### Evolução Temporal dos Parâmetros

```{r time_series, echo=FALSE}
# Função para criar gráficos temporais
plot_temporal <- function(var, ylab) {
  ggplot(dados, aes(x = Data, y = {{var}}, color = Tratamento)) +
    geom_point(size = 3, alpha = 0.7) +
    geom_line(aes(group = interaction(Replicata, Tratamento)), alpha = 0.5) +
    stat_summary(fun = mean, geom = "line", size = 1.5, aes(group = Tratamento)) +
    scale_color_brewer(palette = "Set1") +
    labs(y = ylab, x = "Data") +
    theme_minimal(base_size = 14) +
    theme(legend.position = "bottom")
}

# Combinar gráficos
(plot_temporal(Condutividade, "Condutividade (µS/cm)") + 
 plot_temporal(TDS, "TDS (mg/L)")) /
(plot_temporal(Temperatura, "Temperatura (°C)") + 
 plot_temporal(pH, "pH")) +
  plot_layout(guides = "collect") &
  theme(legend.position = "bottom")
```

### Boxplots por Tratamento

```{r boxplots, echo=FALSE}
# Função para criar boxplots
plot_boxplot <- function(var, ylab) {
  ggplot(dados, aes(x = Tratamento, y = {{var}}, fill = Tratamento)) +
    geom_boxplot(alpha = 0.7) +
    geom_jitter(width = 0.1, alpha = 0.5) +
    scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
    labs(y = ylab, x = "") +
    theme_minimal(base_size = 14) +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
          legend.position = "none")
}

# Combinar gráficos
(plot_boxplot(Condutividade, "Condutividade (µS/cm)") + 
 plot_boxplot(TDS, "TDS (mg/L)")) /
(plot_boxplot(Temperatura, "Temperatura (°C)") + 
 plot_boxplot(pH, "pH"))
```

### Correlação entre Variáveis

```{r correlation, echo=FALSE}
# Filtrar apenas tratamentos não deionizados para análise de correlação
dados_cor <- dados %>% 
  filter(Tratamento != "Água deionizada")

ggscatter(dados_cor, x = "Condutividade", y = "pH", 
          add = "reg.line", conf.int = TRUE,
          color = "Tratamento", palette = "Set1",
          xlab = "Condutividade (µS/cm)", ylab = "pH") +
  stat_cor(aes(color = Tratamento), label.x.npc = "center", show.legend = FALSE)
```

## 3. Análise Estatística

### ANOVA para diferenças entre tratamentos

```{r anova, echo=FALSE}
# Função para realizar e mostrar ANOVA
test_anova <- function(var) {
  modelo <- aov(var ~ Tratamento, data = dados)
  summary(modelo)
  
  # Teste post-hoc de Tukey
  tukey <- TukeyHSD(modelo)
  
  list(ANOVA = summary(modelo), Tukey = tukey)
}

# Realizar ANOVA para cada variável
anova_cond <- test_anova(dados$Condutividade)
anova_tds <- test_anova(dados$TDS)
anova_ph <- test_anova(dados$pH)

# Mostrar resultados para Condutividade
cat("### Resultados ANOVA para Condutividade\n")
print(anova_cond$ANOVA)
cat("\n### Teste de Tukey para Condutividade\n")
print(anova_cond$Tukey)
```

## 4. Resultados Principais

### Interpretação da ANOVA

**Principais conclusões da ANOVA**:  
1. Existem diferenças altamente significativas entre os tratamentos (p < 0.0000000000000002)  
2. A razão F muito elevada (85.41) confirma que a variabilidade entre tratamentos é muito maior que a variabilidade dentro dos tratamentos  
3. O modelo explica bem as diferenças na condutividade  

### Análise do Teste de Tukey

**Mudanças importantes em relação à análise anterior**:  

1. **Pós-Filtro de fluor vs Água bruta** agora mostra diferença significativa (p = 0.019)  
   - Diferença média: 103.7 µS/cm (IC95%: 13.26 a 194.14)  
   - **Interpretação**: O filtro de fluor está tendo um efeito mensurável no aumento da condutividade  

2. **Pós-Filtro de ferro** continua sem diferença significativa em relação à água bruta
   - Diferença média: 27.5 µS/cm (p = 0.845)
   - **Interpretação**: O filtro de ferro não está afetando significativamente a condutividade

3. **Água deionizada** mantém diferenças extremamente significativas:
   - -386.3 µS/cm vs água bruta (p < 0.0001)
   - -413.8 µS/cm vs pós-ferro (p < 0.0001)
   - -490.0 µS/cm vs pós-fluor (p < 0.0001)

**Hierarquia de tratamentos** (da maior para menor condutividade):  
1. Água bruta  
2. Pós-Filtro de ferro (não significativamente diferente da água bruta)  
3. Pós-Filtro de fluor (significativamente maior que água bruta)  
4. Água deionizada (muito menor que todos)  

### Implicações Práticas

1. **Eficiência dos filtros**:
   - O filtro de fluor está mostrando eficácia comprovada no aumento da condutividade\n\n
   - O filtro de ferro não está tendo efeito mensurável neste parâmetro\n\n

2. **Otimização do processo**:  
   - Vale investigar se o filtro de ferro está cumprindo outros objetivos (ex: remoção de metais)\n\n
   
### Recomendações Específicas

**Para o filtro de ferro**:  

   - Realizar análises específicas para ferro para verificar sua eficácia real  
   
   - Considerar tempo de contato ou regeneração do meio filtrante  
   
   - Observou-se uma queda acentuada no pH no tratamento pós-filtro de fluor, merecendo investigação adicional.



```{r conclusions, echo=FALSE}

```



```{r export, eval=FALSE, include=FALSE}

## 8. Exportar Resultados
# Salvar o notebook como HTML
rmarkdown::render("analise_agua.Rmd", output_file = "relatorio_qualidade_agua.html")

# Salvar dados processados
write_csv(dados, "dados_agua_processados.csv")
```

```