El paquete ScottKnott fue desarrollado en el lenguaje de programación R. Los resultados del análisis se generan como objetos de clase lista, específicamente SK y SK.nest, los cuales pueden utilizarse como entrada para las funciones genéricas summary y plot. Este paquete implementa el algoritmo de agrupamiento Scott–Knott para distintos tipos de diseños experimentales y arreglos experimentales.

Es importante enfatizar que las funciones SK y SK.nest únicamente operan de manera adecuada en diseños balanceados. Los diseños experimentales compatibles incluyen el Diseño Completamente al Azar (DCA), el Diseño de Bloques Completamente al Azar (DBCA) y el Diseño de Cuadrados Latinos (DCL). Asimismo, el algoritmo puede aplicarse a diferentes tipos de experimentos, tales como el Experimento Factorial (EF), el Experimento de Parcelas Divididas (EPD) y el Experimento de Parcelas Subdivididas (EPD-S).

1. Funcion Scott–Knott (figura + tabla + sk$stat)

Esta funcion: (1) ajusta el modelo en R (aov), (2) aplica Scott–Knott,
(3) genera una figura con letras y (4) devuelve la tabla y sk$stat.

A. Peso seco aereo

A.1 Datos

A.2 Tabla de medias y letras (Scott–Knott)

out_peso <- run_scottknott(
  data = datos_peso,
  response = "PesoSeco",
  y_label = "Peso seco aereo (g)",
  fig_title = "Peso seco aereo por tratamiento"
)
## List of 2
##  $ new.fact.lev:List of 1
##   ..$ Tratamiento: chr [1:7] "T1" "T2" "T3" "T4" ...
##  $ grid.data   :'data.frame':    7 obs. of  1 variable:
##   ..$ Tratamiento: chr [1:7] "T1" "T2" "T3" "T4" ...
kable(
  out_peso$tabla %>% 
    mutate(across(c(media, sd, se), ~ round(.x, 3))),
  caption = "Tabla A1. Peso seco aereo: media, desviacion estandar (sd), error estandar (se) y letras Scott–Knott."
)
Tabla A1. Peso seco aereo: media, desviacion estandar (sd), error estandar (se) y letras Scott–Knott.
Tratamiento n media sd se grupo
T4 3 2.783 0.372 0.215 a
T1 3 2.543 0.530 0.306 a
TR 3 2.210 0.703 0.406 a
T2 3 2.127 0.307 0.178 a
T5 3 1.923 0.249 0.144 a
T3 3 1.640 0.080 0.046 a
TA 3 1.460 0.459 0.265 a

A.3 Figura Scott–Knott (con letras)

Figura A1. Peso seco aereo por tratamiento con letras Scott–Knott.

Figura A1. Peso seco aereo por tratamiento con letras Scott–Knott.

A.4 Estadisticos (sk$stat)

out_peso$sk_stat
##          lambda    chisq  dfchisq     pvalue     evmean dferror
## Clus 1 12.44858 12.78838 6.131784 0.05653425 0.06132063      14

B. Altura de planta

B.1 Datos

B.2 Tabla de medias y letras (Scott–Knott)

out_altura <- run_scottknott(
  data = datos_altura,
  response = "Altura",
  y_label = "Altura (cm)",
  fig_title = "Altura de planta por tratamiento"
)
## List of 2
##  $ new.fact.lev:List of 1
##   ..$ Tratamiento: chr [1:7] "T1" "T2" "T3" "T4" ...
##  $ grid.data   :'data.frame':    7 obs. of  1 variable:
##   ..$ Tratamiento: chr [1:7] "T1" "T2" "T3" "T4" ...
kable(
  out_altura$tabla %>% 
    mutate(across(c(media, sd, se), ~ round(.x, 3))),
  caption = "Tabla B1. Altura de planta: media, desviacion estandar (sd), error estandar (se) y letras Scott–Knott."
)
Tabla B1. Altura de planta: media, desviacion estandar (sd), error estandar (se) y letras Scott–Knott.
Tratamiento n media sd se grupo
T1 3 13.197 1.007 0.581 a
T4 3 12.523 1.560 0.901 a
TR 3 11.883 1.153 0.666 a
T2 3 11.527 1.037 0.599 a
T5 3 11.127 0.751 0.433 a
T3 3 10.597 0.553 0.319 a
TA 3 9.427 2.057 1.188 a

B.3 Figura Scott–Knott (con letras)

Figura B1. Altura de planta por tratamiento con letras Scott–Knott.

Figura B1. Altura de planta por tratamiento con letras Scott–Knott.

B.4 Estadisticos (sk$stat)

out_altura$sk_stat
##          lambda    chisq  dfchisq    pvalue    evmean dferror
## Clus 1 10.74735 12.78838 6.131784 0.1027784 0.5216635      14