INFORME 1 DISEÑOS EXPERIMENTALES

Introducción

En este estudio se evaluó la resistencia antimicrobiana de Salmonella enterica con diferentes antibioticos y origen vegetal …

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library(readxl)
library(agricolae)
library(dplyr)

## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(ggplot2)
library(car)

## Cargando paquete requerido: carData

## 
## Adjuntando el paquete: 'car'

## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     recode

dtAntimicrobianos <- read_excel("Antimicrobianos.xlsx", 
                              sheet = "Antimicrobianos")
head(dtAntimicrobianos)

## # A tibble: 6 × 4
##   Muestra Origen Antibiotico     Diametro_inhibicion
##     <dbl> <chr>  <chr>                         <dbl>
## 1       1 Piña   Ampicilina                       12
## 2       1 Piña   Carbencilina                     22
## 3       1 Piña   Estreptomicina                   15
## 4       1 Piña   Nitrofurantoina                  24
## 5       2 Piña   Ampicilina                       12
## 6       2 Piña   Carbencilina                     24

dtAntimicrobianos$Origen <- as.factor(dtAntimicrobianos$Origen)
dtAntimicrobianos$Antibiotico <- as.factor(dtAntimicrobianos$Antibiotico)

anAntimicrobianos <- aov(Diametro_inhibicion ~ Origen * Antibiotico, 
                         data = dtAntimicrobianos)
summary(anAntimicrobianos)

##                     Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Origen               2  183.1    91.6  11.807 2.30e-05 ***
## Antibiotico          3 1496.6   498.9  64.333  < 2e-16 ***
## Origen:Antibiotico   6  337.5    56.3   7.255 1.59e-06 ***
## Residuals          108  837.5     7.8                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

tukey_Ori <- HSD.test(anAntimicrobianos, "Origen", alpha = 0.01)
tukey_Anti <- HSD.test(anAntimicrobianos, "Antibiotico", alpha = 0.01)
tukey_Res <- HSD.test(anAntimicrobianos, c("Origen","Antibiotico"), alpha = 0.01)

tukey_Res$groups

##                               Diametro_inhibicion groups
## Piña:Carbencilina                            22.9      a
## Tomate_cherry:Carbencilina                   22.4      a
## Piña:Nitrofurantoina                         20.9      a
## Tomate_cherry:Nitrofurantoina                20.1     ab
## Mango:Carbencilina                           20.0     ab
## Tomate_cherry:Ampicilina                     18.5     ab
## Mango:Nitrofurantoina                        15.6     bc
## Piña:Estreptomicina                          13.3      c
## Mango:Estreptomicina                         13.1      c
## Mango:Ampicilina                             13.0      c
## Tomate_cherry:Estreptomicina                 12.8      c
## Piña:Ampicilina                              10.9      c

interaction.plot(dtAntimicrobianos$Origen, 
                 dtAntimicrobianos$Antibiotico, 
                 dtAntimicrobianos$Diametro_inhibicion,
                 main = "Efecto del origen y antibiótico",
                 xlab = "Origen",
                 ylab = "Diámetro de inhibición",
                 trace.label = "Antibiótico")

two_fct_means <- dtAntimicrobianos %>% 
  group_by(Origen, Antibiotico) %>% 
  summarise(
    av_res = mean(Diametro_inhibicion),
    sd_res = sd(Diametro_inhibicion),
    n = n(),
    .groups = "drop"
  ) %>% 
  mutate(
    se_res = sd_res / sqrt(n),
    group = unlist(tukey_Res$groups["groups"])
  )

ggplot(two_fct_means,
       aes(x = Origen, y = av_res,
           colour = Antibiotico,
           group = Antibiotico)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  geom_errorbar(aes(ymin = av_res - se_res,
                    ymax = av_res + se_res),
                width = 0.1) +
  geom_text(aes(label = group,
                y = av_res + se_res),
            vjust = -0.5) +
  theme_classic()

plot(anAntimicrobianos, 2)

shapiro.test(anAntimicrobianos$residuals)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  anAntimicrobianos$residuals
## W = 0.9867, p-value = 0.2902

plot(anAntimicrobianos, 1)

plot(anAntimicrobianos, 3)

plot(anAntimicrobianos, 5)

leveneTest(Diametro_inhibicion ~ Origen * Antibiotico,
           data = dtAntimicrobianos)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##        Df F value Pr(>F)
## group  11  1.6002 0.1087
##       108

durbinWatsonTest(anAntimicrobianos)

##  lag Autocorrelation D-W Statistic p-value
##    1       0.3707343       1.25403       0
##  Alternative hypothesis: rho != 0