Diseño y Análisis de Experimentos usando Lenguaje R y R Studio

Para iniciar se instalará el paquete de importación “data.table”. En este caso resulta útil para importar un archivo en formato “txt”. En caso se contara con el paquete ya instalado, omitir este paso.

install.packages("data.table")

Invocar ahora la biblioteca data.table

library(data.table)

Importe el archivo “Cerdos.txt” desde una ubicación en Internet y cree el objeto “PD” de la siguiente manera:

PD<- fread("https://archive.org/download/Cerdos_201810/Cerdos.txt",header=T, sep="\t", dec=",")

Para visualizar el contenido de los primeros seis registros del archivo “PD” ejecute lo siguiente:

print(head(PD))

Definición del modelo y análisis de la varianza

Se crea un objeto tipo factor Raz con la columna Raza

Raz<- factor(PD$Raza)

Se crea un objeto tipo factor Con con la columna Conc

Con<- factor(PD$Conc)

Se crea un objeto tipo factor Re con la columna Rep

Re<-factor(PD$Rep)

Se crea un vector de datos Pe con la columna Peso

Pe<-as.vector(PD$Peso)

Luego el vector Pe se convierte a un vector Pe1 de tipo numérico

Pe1<-as.numeric(Pe)

Gráfico de la interacción

interaction.plot( Raz,Con,Pe1, fixed=T, xlab="Raza de Cerdos", ylab="Ganancia de Peso", legend = T, type = "b",trace.label="Concentrado", pch = c(5,7,20))

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

mod.DCA <- aov(Pe1~Raz+Error(Re/Raz)+Con+Raz:Con)

summary(mod.DCA)

Se genera una tabla de resultados de medias de la variable respuesta para cada combinación de niveles de los factores

model.tables(mod.DCA, type="means")

Análisis de varianza para calcular un único residuo

Se realiza para la verificación de los supuestos del modelo

resp1<-aov(Pe1~Raz*Con+Re/Raz)

summary(resp1)

Gráfica de predichos contra residuos

plot(resp1,1)

Gráfico de QQ plot

plot(resp1,2)

Evaluación de los Supuestos del modelo estadístico matemático

Prueba de normalidad Shapiro-Wilk

Hipótesis

Ho: Los residuos siguen la distribución normal

Ha: Los residuos no siguen la distribución normal

Prueba de normalidad Shapiro-wilk para los residuos

shapiro.test(resp1$res)

Prueba de homocedasticidad (homogeneidad de las varianzas)

Prueba de Bartlett

Tipos de Razas, colocados en las parcelas grandes

bartlett.test(resp1$res, Raz)

Porcentaje de concentrado, colocadas en las parcelas pequeñas

bartlett.test(resp1$res, Con)

Interacción Tipo de razas y porcentaje de concentrado

bartlett.test(resp1$res, Raz:Con)

Se invoca para su uso el paquete “agricolae”

library(agricolae)

Pruebas de comparación múltiple de medias

Prueba de Tukey