Evaluación de la suceptibilidad de Salmonella Enterica frente a diferentes antibióticos en muestras de origen vegetal
Álvarez Achurra Francisca Claudia, Hernández Ledesma Andrea, Quispe Suxo Ana Maribel
2026-04-28
Introducción
El presente análisis tiene como objetivo evaluar el efecto del origen y del tipo de antibiótico sobre el diámetro de inhibición, utilizando un diseño factorial con dos factores de efectos fijos.
Se aplicó un análisis de varianza (ANOVA) de dos factores con interacción, seguido de una prueba de comparación múltiple de Tukey y verificación de supuestos del modelo.
Cargar de datos y librerias
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, unionlibrary(ggplot2)
library(car)## Cargando paquete requerido: carData##
## Adjuntando el paquete: 'car'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recodedtAntimicrobianos <- 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##Análisis de Varianza para diseño dos factores con repetición
##Los resultados del ANOVA permiten evaluar si existen diferencias significativas en el diámetro de inhibición debido al origen, al antibiótico y a la interacción entre ambos factores.
##Identificacíón de factores
dtAntimicrobianos$Origen <- as.factor(dtAntimicrobianos$Origen)
dtAntimicrobianos$Antibiotico <- as.factor(dtAntimicrobianos$Antibiotico)
head(dtAntimicrobianos)## # A tibble: 6 × 4
## Muestra Origen Antibiotico Diametro_inhibicion
## <dbl> <fct> <fct> <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##Análisis de Varianza ANOVA para dos factores con interacción
anAntimicrobianos <- aov(Diametro_inhibicion~
Origen +
Antibiotico+
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##Análisis a Posteriori por factor
tukey_Ori <- HSD.test(anAntimicrobianos, trt = "Origen", alpha=0.01, console = TRUE)##
## Study: anAntimicrobianos ~ "Origen"
##
## HSD Test for Diametro_inhibicion
##
## Mean Square Error: 7.75463
##
## Origen, means
##
## Diametro_inhibicion std r se Min Max Q25 Q50
## Mango 15.425 4.075490 40 0.4403019 8 24 13.50 16.0
## Piña 17.000 6.025586 40 0.4403019 7 28 12.00 17.5
## Tomate_cherry 18.450 3.948060 40 0.4403019 8 25 16.75 20.0
## Q75
## Mango 18.00
## Piña 21.25
## Tomate_cherry 21.00
##
## Alpha: 0.01 ; DF Error: 108
## Critical Value of Studentized Range: 4.208953
##
## Minimun Significant Difference: 1.85321
##
## Treatments with the same letter are not significantly different.
##
## Diametro_inhibicion groups
## Tomate_cherry 18.450 a
## Piña 17.000 ab
## Mango 15.425 btukey_Anti <- HSD.test(anAntimicrobianos, trt = "Antibiotico", alpha=0.01, console = TRUE)##
## Study: anAntimicrobianos ~ "Antibiotico"
##
## HSD Test for Diametro_inhibicion
##
## Mean Square Error: 7.75463
##
## Antibiotico, means
##
## Diametro_inhibicion std r se Min Max Q25 Q50 Q75
## Ampicilina 14.13333 4.523756 30 0.5084168 7 20 10.00 15 18
## Carbencilina 21.76667 2.595531 30 0.5084168 16 28 20.00 22 24
## Estreptomicina 13.06667 2.333169 30 0.5084168 8 16 11.25 13 15
## Nitrofurantoina 18.86667 3.766763 30 0.5084168 10 28 18.00 20 21
##
## Alpha: 0.01 ; DF Error: 108
## Critical Value of Studentized Range: 4.507698
##
## Minimun Significant Difference: 2.29179
##
## Treatments with the same letter are not significantly different.
##
## Diametro_inhibicion groups
## Carbencilina 21.76667 a
## Nitrofurantoina 18.86667 b
## Ampicilina 14.13333 c
## Estreptomicina 13.06667 c##Análisis a Posteriori de la interaccion de factores
#TUKEY
tukey_Res <- HSD.test(anAntimicrobianos, trt = c("Origen", "Antibiotico"), alpha = 0.01, console = TRUE)##
## Study: anAntimicrobianos ~ c("Origen", "Antibiotico")
##
## HSD Test for Diametro_inhibicion
##
## Mean Square Error: 7.75463
##
## Origen:Antibiotico, means
##
## Diametro_inhibicion std r se Min
## Mango:Ampicilina 13.0 3.2998316 10 0.8806037 8
## Mango:Carbencilina 20.0 2.4944383 10 0.8806037 16
## Mango:Estreptomicina 13.1 3.0713732 10 0.8806037 8
## Mango:Nitrofurantoina 15.6 3.0983867 10 0.8806037 10
## Piña:Ampicilina 10.9 4.4083255 10 0.8806037 7
## Piña:Carbencilina 22.9 2.4698178 10 0.8806037 20
## Piña:Estreptomicina 13.3 1.6363917 10 0.8806037 11
## Piña:Nitrofurantoina 20.9 4.1217580 10 0.8806037 13
## Tomate_cherry:Ampicilina 18.5 1.1785113 10 0.8806037 17
## Tomate_cherry:Carbencilina 22.4 2.0110804 10 0.8806037 20
## Tomate_cherry:Estreptomicina 12.8 2.2997584 10 0.8806037 8
## Tomate_cherry:Nitrofurantoina 20.1 0.9944289 10 0.8806037 18
## Max Q25 Q50 Q75
## Mango:Ampicilina 18 10.00 14.0 15.50
## Mango:Carbencilina 24 18.00 20.0 22.00
## Mango:Estreptomicina 16 10.25 14.0 16.00
## Mango:Nitrofurantoina 20 14.00 16.0 18.00
## Piña:Ampicilina 20 8.00 8.5 12.00
## Piña:Carbencilina 28 21.25 22.5 24.00
## Piña:Estreptomicina 16 12.00 13.0 14.75
## Piña:Nitrofurantoina 28 19.25 20.5 23.25
## Tomate_cherry:Ampicilina 20 18.00 18.0 19.75
## Tomate_cherry:Carbencilina 25 21.00 22.0 24.00
## Tomate_cherry:Estreptomicina 16 11.50 13.0 14.00
## Tomate_cherry:Nitrofurantoina 21 20.00 20.0 21.00
##
## Alpha: 0.01 ; DF Error: 108
## Critical Value of Studentized Range: 5.460163
##
## Minimun Significant Difference: 4.80824
##
## Treatments with the same letter are not significantly different.
##
## 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 ctukey_Res$groups## Diametro_inhibicion groups
## Piña:Carbencilina 22.9 a
## Tomate_cherry:Carbencilina 22.4 a
## Piña:Nitrofurantoina 20.9 a
## Tomate_cherry:Nitrofurantoina 20.1 ab
## Mango:Carbencilina 20.0 ab
## Tomate_cherry:Ampicilina 18.5 ab
## Mango:Nitrofurantoina 15.6 bc
## Piña:Estreptomicina 13.3 c
## Mango:Estreptomicina 13.1 c
## Mango:Ampicilina 13.0 c
## Tomate_cherry:Estreptomicina 12.8 c
## Piña:Ampicilina 10.9 c##La prueba de Tukey permitió identificar diferencias significativas entre las combinaciones de origen y antibiótico, agrupándolas en categorías homogéneas.
##Graficas rapidas Tukey
interaction.plot(dtAntimicrobianos$Origen,
dtAntimicrobianos$Antibiotico,
dtAntimicrobianos$Diametro_inhibicion,
main = "EFECTO DEL ORIGEN Y ANTIBIÓTICO SOBRE EL DIAMETRO DE INHIBICIÓN",
xlab = "Origen",
ylab = "Diámetro de inhibición",
trace.label = "Antibiótico")
##Grafico completo
##Media EE
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$groups["groups"])
)
##Grafico con lineas para ver efecto interaccion
ggplot(two_fct_means,
aes(x = Origen,
y = av_res,
colour = Antibiotico,
group = Antibiotico)) +
geom_line(size = 1) +
geom_point(size = 3) +
geom_errorbar(
aes(ymin = av_res - se_res,
ymax = av_res + se_res),
width = 0.1
) +
geom_text(
aes(label = group,
y = av_res + se_res),
vjust = -0.5
) +
labs(title = "EFECTO DEL ORIGEN Y ANTIBIÓTICO SOBRE EL DIAMETRO DE INHIBICIÓN",
x = "Origen",
y = "Media de Diametro de inhibicion (± EE)",
colour = "Antibiotico"
) +
theme_classic() + theme(plot.title = element_text(hjust=0.5))## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once per session.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
##Supuestos
##A. Supuesto de Normalidad
#Grafico QQ Residuals
plot(anAntimicrobianos, 2)
##Test de Normalidad
shapiro.test(anAntimicrobianos$residuals)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: anAntimicrobianos$residuals
## W = 0.9867, p-value = 0.2902##La prueba de Shapiro-Wilk se utilizó para evaluar la normalidad de los residuos. Un valor de p mayor a 0.05 indica que no se rechaza el supuesto de normalidad.
##B. Supuesto de Homogenidad de varianza
#Graficas 1, 3 y 5
plot(anAntimicrobianos, 1)
plot(anAntimicrobianos, 3)
plot(anAntimicrobianos, 5)
##Test homogeneidad de varianza de Levene
leveneTest(dtAntimicrobianos$Diametro_inhibicion,
group=dtAntimicrobianos$Origen:dtAntimicrobianos$Antibiotico,
center = "median")## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = "median")
## Df F value Pr(>F)
## group 11 1.6002 0.1087
## 108##La prueba de Levene se empleó para verificar la homogeneidad de varianzas entre tratamientos.
##C. Supuesto Independencia
##Durbin Watson
durbinWatsonTest(anAntimicrobianos)## lag Autocorrelation D-W Statistic p-value
## 1 0.3707343 1.25403 0
## Alternative hypothesis: rho != 0##El estadístico de Durbin-Watson fue cercano a 0, sugiriendo autocorrelación; no obstante, al tratarse de un diseño experimental y no de series de tiempo, este resultado no compromete la independencia de los residuos.