##| echo: true
library(PenguinR) # for dataWarning: pacote 'PenguinR' foi compilado no R versão 4.5.3library(tidyverse) # for data wrangling and visualizationWarning: pacote 'tidyverse' foi compilado no R versão 4.5.1Warning: pacote 'ggplot2' foi compilado no R versão 4.5.1Warning: pacote 'dplyr' foi compilado no R versão 4.5.1library(knitr) # for tables
#library(broom) # for model summary tidy(modelo)penguins_df <- PenguinR::penguins_df
#penguins_dfO conjunto de dados penguins_df contém medições morfológicas de 344 pinguins adultos pertencentes a 3 espécies, amostrados em três ilhas do arquipélago Palmer, na Antártica (jadhav2022?; jadhav2022a?) . Para cada indivíduo foram registradas variáveis como o comprimento e a profundidade do bico, o comprimento da nadadeira, a massa corporal, o sexo e o ano de observação. As species são Adelie, Gentoo, Chinstrap. Você pode conseguir esta informação e outras no summary do pacote PenguinsR.
Na Table 1 resumimos o comprimento da nadadeira e da massa corporal para cada sexo por especie.
peng_df %>%
filter(!is.na(flipper_length), !is.na(body_mass)) %>%
group_by(species, sex) %>%
summarise(
mean_flipper = mean(flipper_length, na.rm = TRUE),
mean_mass = mean(body_mass, na.rm = TRUE),
.groups = "drop") %>%
kable(digits = 2,
align = "cccc")| species | sex | mean_flipper | mean_mass |
|---|---|---|---|
| Adelie | f | 187.79 | 3368.84 |
| Adelie | m | 192.41 | 4043.49 |
| Chinstrap | f | 191.74 | 3527.21 |
| Chinstrap | m | 199.91 | 3938.97 |
| Gentoo | f | 212.71 | 4679.74 |
| Gentoo | m | 221.54 | 5484.84 |
Na biología gostamos de fazer comparações com algum suporte estatístico! Na Table 2 queremos saber se a media do comprimento da nadadeira e da biomassa são diferentes entre as espécies dos pinguins.
#Anova nadadeira
anova_flipper <- summary(
aov(flipper_length_mm ~ species, data = penguins_df))[[1]]
# Transformar em data frames
anova_flipper <- data.frame(
Variavel = "Comprimento da nadadeira",
DF = anova_flipper$Df[1],
SM = anova_flipper$`Sum Sq`[1],
F = anova_flipper$`F value`[1],
pvalue = anova_flipper$`Pr(>F)`[1])
#Anova massa corporal
anova_mass <- summary(
aov(body_mass_g ~ species, data = penguins_df))[[1]]
anova_mass <- data.frame(
Variável = "Massa corporal",
DF = anova_mass$Df[1],
SM = anova_mass$`Sum Sq`[1],
F = anova_mass$`F value`[1],
pvalue = anova_mass$`Pr(>F)`[1])
# Unir resultados
anova_tab <- bind_rows(anova_flipper, anova_mass)
# Tabela
kable(anova_tab,
digits = 3,
align = "lcccccc")| Variavel | DF | SM | F | pvalue | Variável |
|---|---|---|---|---|---|
| Comprimento da nadadeira | 2 | 52473.28 | 594.802 | 0 | NA |
| NA | 2 | 146864214.16 | 343.626 | 0 | Massa corporal |
Entendimos que os comprimentos das nadadeiras e as massas corporais são diferentes entre os pinguins… Maas, são as três especies diferentes? há alguma especie que tenha um comprimento de nadadeira ou massa corporal semelhante com outra especie? Há dois caminhos, um deles é numérico e o outro visual. Na Figure 1 Usaremos o caminho visual para entender a distribuição da nadadeira e da massa corporal entre as três especies de pinguins.
ggplot(peng_df, aes(x = flipper_length, y = body_mass, color = species, shape = sex)) +
geom_point(size = 2, alpha = 0.8) +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, linetype = "dashed", color = "black") +
labs(
title = "",
subtitle = "",
x = " ",
y = "",
color = "Species",
shape = "Sex"
) +
theme_minimal() +
theme(
plot.title = element_text(face = "bold"),
axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
)