Damages UPRH trees

Prueba de independencia entre daños y especies

Prueba de independencia utilizando \(\chi2\) para una tabla de contingencia.

\[H_0:la\ frecuencia\ de\ daños\ es\ independiente\ de\ la\ especie\]

library(pander)
#definimos matriz frecuencias observadas
#secuencia de datos por especies
mfo <- matrix(c(9,5,30,5,0,161,2,0,21), ncol = 3, byrow = TRUE)
#data frame desde matriz de datos
fo <- as.data.frame(mfo)
rownames(fo) <- c("T. heterophylla","S. mahogani","C. citrinus")
colnames(fo) <- c("snap","uprooting","broken branches")
print(fo)

##                 snap uprooting broken branches
## T. heterophylla    9         5              30
## S. mahogani        5         0             161
## C. citrinus        2         0              21

#prueba de Ho: independencia
ind.test <- chisq.test(fo)

## Warning in chisq.test(fo): Chi-squared approximation may be incorrect

pander(ind.test)

Pearson’s Chi-squared test: fo

Test statistic	df	P value
40.18	4	3.966e-08 * * *

El valor de P nos permite rechazar la \(H_0\). En la siguiente gráfica podemos apreciar que T. heterophylla es diferente en la distribución de la frecuencia de daños.

library(BoutrosLab.plotting.general)

## Loading required package: lattice

## Loading required package: latticeExtra

## Loading required package: RColorBrewer

## Loading required package: cluster

## Loading required package: hexbin

## Loading required package: grid

## 
## Attaching package: 'BoutrosLab.plotting.general'

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     dist

library(vcd)

## 
## Attaching package: 'vcd'

## The following object is masked from 'package:latticeExtra':
## 
##     rootogram

#gráfica de contingencia
mosaic(mfo, shade = TRUE, legend = FALSE, 
       labeling_args = list(set_varnames = c(A = "Species", B = "Damage")), 
       set_labels = list(A = c("T.h.","S.m.","C.c."), B = c("S","U","BB")))