Crear los datos

datos <- data.frame(
  trat = rep(rep(c("nofrio", "frio"), each = 3), 3),
  epoca = rep(1:3, each = 6),
  abiertas = c(83,115,188,103,76,176,81,110,174,98,65,110,97,101,201,114,85,201),
  cerradas = c(75,53,5,99,77,3,78,62,9,101,68,5,81,48,11,101,79,12)
)

Calcular proporción de yemas abiertas

datos$proporcion <- datos$abiertas / (datos$abiertas + datos$cerradas)

Gráfico de interacción

plot(1, type = "n", xlim = c(0.5, 3.5), ylim = c(0, 1), 
     xlab = "Época", ylab = "Proporción de yemas abiertas",
     main = "Efecto del tratamiento por época", xaxt = "n")
axis(1, at = 1:3, labels = c("Octubre", "Diciembre", "Febrero"))

# Colores: azul para frío, rojo para no frío
colores <- c("frio" = "lightskyblue3", "nofrio" = "palevioletred2")

# Puntos y líneas para cada tratamiento
for(tratamiento in c("frio", "nofrio")) {
  subdatos <- datos[datos$trat == tratamiento, ]
  medias <- tapply(subdatos$proporcion, subdatos$epoca, mean)
  lines(1:3, medias, type = "b", pch = 16, col = colores[tratamiento], lwd = 2)
}

# Leyenda
legend("topleft", legend = c("Con frío", "Sin tratar"), 
       col = c("lightskyblue3", "palevioletred2"), pch = 16, lwd = 2)

Modelo estadístico

modelo <- glm(cbind(abiertas, cerradas) ~ epoca * trat, 
             data = datos, family = binomial)
cat("\n--- RESULTADOS ESTADÍSTICOS ---\n")
## 
## --- RESULTADOS ESTADÍSTICOS ---
anova(modelo, test = "Chisq")
## Analysis of Deviance Table
## 
## Model: binomial, link: logit
## 
## Response: cbind(abiertas, cerradas)
## 
## Terms added sequentially (first to last)
## 
## 
##            Df Deviance Resid. Df Resid. Dev  Pr(>Chi)    
## NULL                          17     730.16              
## epoca       1   0.0341        16     730.13    0.8534    
## trat        1  22.5553        15     707.57 2.042e-06 ***
## epoca:trat  1   0.1460        14     707.43    0.7024    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Análisis de resultados:

p = 0.7024 → NO significativa

Esto significa que el efecto del tratamiento NO depende de la época

El tratamiento de frío funciona de manera consistente en todas las épocas

2.⁠ ⁠Tratamiento principal (trat) p = 2.042e-06 → MUY significativo ()*

El tratamiento de frío SÍ tiene un efecto importante en la proporción de yemas abiertas

3.⁠ ⁠Época principal (epoca) p = 0.8534 → NO significativa

La época por sí sola NO afecta significativamente la proporción de yemas abiertas

Conclusiones:

•⁠ ⁠El tratamiento de frío SÍ funciona para aumentar las yemas abiertas

•⁠ ⁠Funciona igual de bien en octubre, diciembre y febrero (no hay interacción)

•⁠ ⁠La época no importa - puedes aplicar el tratamiento en cualquier momento con resultados consistentes