Base de datos

read.table("clipboard", header = T)->horm
horm$Hormiga<-as.numeric(horm$Hormiga)
horm$Hoja<-as.numeric(horm$Hoja)
horm$Propor<-as.numeric(horm$Propor)
horm$Distancia<-as.numeric(horm$Distancia)
str(horm)
## 'data.frame':    351 obs. of  8 variables:
##  $ Hormiga    : num  122 65 74 50 114 111 109 20 84 107 ...
##  $ Hoja       : num  40 233 187 193 222 249 248 178 66 99 ...
##  $ Propor     : num  8 292 166 240 141 270 275 302 329 6 ...
##  $ Hormiguero : Factor w/ 4 levels "H1","H2","H3",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Muestreo   : Factor w/ 3 levels "n1","n2","n3": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Temperatura: int  20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 ...
##  $ Distancia  : num  9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 ...
##  $ categ_dist : Factor w/ 3 levels "alto","bajo",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...

Prueba de Anova

aov(Hoja~Hormiguero, data = horm)->a1
summary(a1) 
##              Df  Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Hormiguero    3  250094   83365   18.37 4.41e-11 ***
## Residuals   347 1575037    4539                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Normalidad de residuos

shapiro.test(residuals(a1)) 
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  residuals(a1)
## W = 0.97981, p-value = 7.829e-05

Relaciones

kruskal.test(Hoja~Hormiguero, data = horm)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Hoja by Hormiguero
## Kruskal-Wallis chi-squared = 50.263, df = 3, p-value = 7.024e-11
pairwise.wilcox.test(horm$Hoja,horm$Hormiguero, p.adj = "bonf",exact=F) 
## 
##  Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test 
## 
## data:  horm$Hoja and horm$Hormiguero 
## 
##    H1      H2      H3    
## H2 1.0000  -       -     
## H3 0.0012  0.0154  -     
## H4 1.3e-08 4.8e-07 0.0019
## 
## P value adjustment method: bonferroni

Boxplot de Hojas~Hormiguero

boxplot(Hoja~Hormiguero, data= horm, col="11", xlab="Hormigueros", ylab="Peso de hoja (g)")

Resultados Se puede apreciar que el hormiguero H1 y H2 tienen una semejanza considerable en sus datos, esto apreciable gráficamente o por su valor de p-value (1) en el Pairwise comparisons, los hormigueros H1-H3 en comparación tienen un p-value significativo (0.0012) y H2-H3 de (0.0154), también significativo, en el caso del hormiguero H4 se pueden observar que difiere en gran manera con los demás hormigueros, con p-value(s) muy significativos.