alv <- read.delim("~/alvaro 2016/alv.txt")
attach(alv)
library (ExpDes.pt)
## Warning: package 'ExpDes.pt' was built under R version 3.2.3
Numero frutos
psub2.dbc(ACOLCHADO, VARIEDADES, REP, NF, quali = c(TRUE, FALSE), mcomp = "LSD", fac.names = c("ACOLCHADO", "VARIEDADES"), sigT = 0.05, sigF = 0.05)
## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1 (parcela): ACOLCHADO
## FATOR 2 (subparcela): VARIEDADES
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## $`Quadro da analise de variancia\n------------------------------------------------------------------------\n`
## GL SQ QM Fc Pr(>Fc)
## ACOLCHADO 3 567.71 189.238 3.1904 0.1054
## Bloco 2 63.98 31.992 0.5394 0.6090
## Erro a 6 355.89 59.314
## VARIEDADES 2 0.95 0.475 0.0104 0.9897
## ACOLCHADO*VARIEDADES 6 324.98 54.163 1.1829 0.3636
## Erro b 16 732.59 45.787
## Total 35 2046.10
##
## ------------------------------------------------------------------------
## CV 1 = 40.00535 %
## CV 2 = 35.14863 %
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## ACOLCHADO
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## Niveis Medias
## 1 BLANCO 24.38889
## 2 GRIS 15.94444
## 3 NEGRO 21.80556
## 4 SIN ACOLCHAR 14.86667
## ------------------------------------------------------------------------
## VARIEDADES
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
##
## Niveis Medias
## 1 BRANDY WINE 19.27500
## 2 STRIPED GERMAN 19.04167
## 3 VALENCIA 19.43750
## ------------------------------------------------------------------------
Rendimiento promedio corte
psub2.dbc(ACOLCHADO, VARIEDADES, REP, RPC, quali = c(TRUE, FALSE), mcomp = "LSD", fac.names = c("ACOLCHADO", "VARIEDADES"), sigT = 0.05, sigF = 0.05)
## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1 (parcela): ACOLCHADO
## FATOR 2 (subparcela): VARIEDADES
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## $`Quadro da analise de variancia\n------------------------------------------------------------------------\n`
## GL SQ QM Fc Pr(>Fc)
## ACOLCHADO 3 536320 178773 2.26795 0.1809
## Bloco 2 57015 28508 0.36165 0.7107
## Erro a 6 472957 78826
## VARIEDADES 2 51780 25890 0.63988 0.5403
## ACOLCHADO*VARIEDADES 6 470836 78473 1.93948 0.1357
## Erro b 16 647373 40461
## Total 35 2236282
##
## ------------------------------------------------------------------------
## CV 1 = 57.89155 %
## CV 2 = 41.47606 %
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## ACOLCHADO
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## Niveis Medias
## 1 BLANCO 581.8533
## 2 GRIS 341.5067
## 3 NEGRO 627.7222
## 4 SIN ACOLCHAR 388.8200
## ------------------------------------------------------------------------
## VARIEDADES
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
##
## Niveis Medias
## 1 BRANDY WINE 455.3483
## 2 STRIPED GERMAN 538.5083
## 3 VALENCIA 461.0700
## ------------------------------------------------------------------------
Peso promedio fruto
psub2.dbc(ACOLCHADO, VARIEDADES, REP, PPF, quali = c(TRUE, FALSE), mcomp = "LSD", fac.names = c("ACOLCHADO", "VARIEDADES"), sigT = 0.05, sigF = 0.05)
## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1 (parcela): ACOLCHADO
## FATOR 2 (subparcela): VARIEDADES
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## $`Quadro da analise de variancia\n------------------------------------------------------------------------\n`
## GL SQ QM Fc Pr(>Fc)
## ACOLCHADO 3 12559 4186.3 0.96581 0.4677
## Bloco 2 3793 1896.7 0.43758 0.6647
## Erro a 6 26007 4334.5
## VARIEDADES 2 8836 4418.2 0.59377 0.5640
## ACOLCHADO*VARIEDADES 6 13327 2221.2 0.29852 0.9286
## Erro b 16 119054 7440.9
## Total 35 183577
##
## ------------------------------------------------------------------------
## CV 1 = 42.12463 %
## CV 2 = 55.19265 %
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## ACOLCHADO
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## Niveis Medias
## 1 BLANCO 146.0622
## 2 GRIS 132.6200
## 3 NEGRO 182.0711
## 4 SIN ACOLCHAR 164.4067
## ------------------------------------------------------------------------
## VARIEDADES
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
##
## Niveis Medias
## 1 BRANDY WINE 146.3933
## 2 STRIPED GERMAN 178.4058
## 3 VALENCIA 144.0708
## ------------------------------------------------------------------------
Rendimiento m2
psub2.dbc(ACOLCHADO, VARIEDADES, REP, RENDM2, quali = c(TRUE, FALSE), mcomp = "LSD", fac.names = c("ACOLCHADO", "VARIEDADES"), sigT = 0.05, sigF = 0.05)
## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1 (parcela): ACOLCHADO
## FATOR 2 (subparcela): VARIEDADES
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## $`Quadro da analise de variancia\n------------------------------------------------------------------------\n`
## GL SQ QM Fc Pr(>Fc)
## ACOLCHADO 3 236.66 78.885 2.26998 0.1806
## Bloco 2 25.18 12.589 0.36226 0.7103
## Erro a 6 208.51 34.752
## VARIEDADES 2 22.85 11.424 0.64016 0.5402
## ACOLCHADO*VARIEDADES 6 207.57 34.595 1.93860 0.1358
## Erro b 16 285.52 17.845
## Total 35 986.28
##
## ------------------------------------------------------------------------
## CV 1 = 57.87648 %
## CV 2 = 41.4741 %
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## ACOLCHADO
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## Niveis Medias
## 1 BLANCO 12.220000
## 2 GRIS 7.171111
## 3 NEGRO 13.184444
## 4 SIN ACOLCHAR 8.166667
## ------------------------------------------------------------------------
## VARIEDADES
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
##
## Niveis Medias
## 1 BRANDY WINE 9.562500
## 2 STRIPED GERMAN 11.310000
## 3 VALENCIA 9.684167
## ------------------------------------------------------------------------
Diametro de tallo
psub2.dbc(ACOLCHADO, VARIEDADES, REP, DIAMETRO.DE.TALLO, quali = c(TRUE, T), mcomp = "LSD", fac.names = c("ACOLCHADO", "VARIEDADES"), sigT = 0.05, sigF = 0.05)
## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1 (parcela): ACOLCHADO
## FATOR 2 (subparcela): VARIEDADES
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## $`Quadro da analise de variancia\n------------------------------------------------------------------------\n`
## GL SQ QM Fc Pr(>Fc)
## ACOLCHADO 3 3.436 1.1452 0.4234 0.74331
## Bloco 2 28.008 14.0041 5.1776 0.04937 *
## Erro a 6 16.228 2.7047
## VARIEDADES 2 11.407 5.7036 1.4863 0.25582
## ACOLCHADO*VARIEDADES 6 26.208 4.3679 1.1383 0.38505
## Erro b 16 61.398 3.8374
## Total 35 146.685
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## ------------------------------------------------------------------------
## CV 1 = 15.66663 %
## CV 2 = 18.6609 %
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## ACOLCHADO
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## Niveis Medias
## 1 BLANCO 9.995556
## 2 GRIS 10.832222
## 3 NEGRO 10.624444
## 4 SIN ACOLCHAR 10.537778
## ------------------------------------------------------------------------
## VARIEDADES
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## Niveis Medias
## 1 BRANDY WINE 9.75750
## 2 STRIPED GERMAN 11.12167
## 3 VALENCIA 10.61333
## ------------------------------------------------------------------------
Altura planta
psub2.dbc(ACOLCHADO, VARIEDADES, REP, AP, quali = c(TRUE, T), mcomp = "LSD", fac.names = c("ACOLCHADO", "VARIEDADES"), sigT = 0.05, sigF = 0.05)
## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1 (parcela): ACOLCHADO
## FATOR 2 (subparcela): VARIEDADES
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## $`Quadro da analise de variancia\n------------------------------------------------------------------------\n`
## GL SQ QM Fc Pr(>Fc)
## ACOLCHADO 3 0.2816 0.0939 5.857 0.032433 *
## Bloco 2 1.1447 0.5724 35.712 0.000465 ***
## Erro a 6 0.0962 0.0160
## VARIEDADES 2 10.1654 5.0827 45.294 < 2.2e-16 ***
## ACOLCHADO*VARIEDADES 6 0.2088 0.0348 0.310 0.922397
## Erro b 16 1.7955 0.1122
## Total 35 13.6922
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## ------------------------------------------------------------------------
## CV 1 = 4.29669 %
## CV 2 = 11.36943 %
##
## Interacao nao significativa: analisando os efeitos simples
## ------------------------------------------------------------------------
## ACOLCHADO
## VARIEDADES