AnovafinalQuiz10

Resultados de ANOVA

library(readxl)
Basefinal <- read_excel("C:/Users/m/Desktop/Basefinal.xlsx")

tapply(Basefinal$Peso, Basefinal$Edad,length)

## 15 16 17 
## 23 24 21

tapply(Basefinal$Peso, Basefinal$Edad,mean)

##       15       16       17 
## 53.17391 59.91667 62.09524

tapply(Basefinal$Peso, Basefinal$Edad,sd)

##       15       16       17 
## 10.07992 10.05600 12.70789

anova<-aov(Basefinal$Peso~Basefinal$Edad)
anova

## Call:
##    aov(formula = Basefinal$Peso ~ Basefinal$Edad)
## 
## Terms:
##                 Basefinal$Edad Residuals
## Sum of Squares         888.750  7871.764
## Deg. of Freedom              1        66
## 
## Residual standard error: 10.92104
## Estimated effects may be unbalanced

summary(anova)  

##                Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## Basefinal$Edad  1    889   888.8   7.452 0.00812 **
## Residuals      66   7872   119.3                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

drop1(anova, test = "F")

## Single term deletions
## 
## Model:
## Basefinal$Peso ~ Basefinal$Edad
##                Df Sum of Sq    RSS    AIC F value   Pr(>F)   
## <none>                      7871.8 327.10                    
## Basefinal$Edad  1    888.75 8760.5 332.38  7.4516 0.008117 **
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

shapiro.test(anova$residuals)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  anova$residuals
## W = 0.97058, p-value = 0.1079

bartlett.test(Basefinal$Peso~Basefinal$Edad)

## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  Basefinal$Peso by Basefinal$Edad
## Bartlett's K-squared = 1.5508, df = 2, p-value = 0.4605

pairwise.wilcox.test(Basefinal$Peso,as.factor(Basefinal$Edad), p.adj = "none")

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot
## compute exact p-value with ties

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot
## compute exact p-value with ties

## Warning in wilcox.test.default(xi, xj, paired = paired, ...): cannot
## compute exact p-value with ties

## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test 
## 
## data:  Basefinal$Peso and as.factor(Basefinal$Edad) 
## 
##    15   16  
## 16 0.02 -   
## 17 0.01 0.64
## 
## P value adjustment method: none

Análisis de Resultados:

Se encontró que los jovenes de 17 años son los que tienen más peso de acuerdo a su estatura (62.095±12.70,n=21), seguidos por los de 16 años (59.916±10.0560,n=24) y por último los de 15 años (53.173±10.079,n=23) de manera significatica (F=7.452; gl=1,66; p=0.00812).Así mismo se realizó una comparación no planeada de Tukey HSD sin encontrarse diferencias significativas entre los de 15-16(p=0.02), 15-17(p=0.01), pero no así entre 17-16(p=0.64)