Se instalará el paquete “data.table”, útil para importar un archivo en formato “txt” (En caso ya tenga instalado el paquete obviar este paso)

install.packages("data.table")

Invocar ahora la biblioteca “data.table”

library(data.table)

Importar el archivo “muestreo2.txt” desde una ubicación en Internet y crear el objeto MDBA

MDBA<- fread("https://archive.org/download/muestreo2/muestreo2.txt",header=T, sep="\t", dec=",")

Para visualizar el contenido de los primeros seis registros del archivo “MDBA” ejecute

print(head(MDBA))

Definición del modelo y análisis de la varianza

Se crea un objeto denominado “trat” del tipo factor con la columna Trim

trat<- factor(MDBA$Trim)

Se crea un objeto denominado “blo” de tipo factor con la columna Bloque

blo<- factor(MDBA$Bloque)

Se crea un vector denominado “vnm” de tipo vector con la columna NM (variable de respuesta)

vnm<-as.vector(MDBA$NM)

Luego el vector vnm se convierte a tipo numérico, identificándolo ahora como vnm1

vnm1<-as.numeric(vnm)

Análisis de variancia usando la función (aov) Analysis of Variance

Incluyendo error de muestreo y error experimental

moDBA <- aov(vnm1~trat+blo+trat*blo)
summary(moDBA)

En este caso no es significativo el error de muestreo y se utiliza el siguiente modelo:

moDBA1 <- aov(vnm1~trat+blo)
summary(moDBA1)

Para el caso del error de muestreo sea significativo se utiliza el siguiente modelo:

moDBA2 <- aov(vnm1~trat+blo+Error(blo/trat)) 
summary(moDBA2)

Para borrar todos los objetos del Script, ejecute lo siguiente:

rm(list=ls())

Regresar a la página principal de Scripts