Análises estatísticas no R

Instituto Internacional para Sustentabilidade

Author: Felipe Sodré Barros

Date: 11/03/2015

Incluindo os dados no R

Há várias formas de importar os dados e eles variam de acordo com o formato do dado (i.e: csv, txt, …) Para o presente exemplo, importaremos uma tabela salva em csv, através da função read.csv().

O simbolo <-, indica que estou atribuindo a um objeto o resultado de função.

Assim, ao executar o código a baixo, estarei criando um objeto chamado brac que conterá a tabela importada através da função read.csv()

brac<-read.csv("./Planilhas/Brac_pu_ps.csv", sep=';', dec='.')
#brac = Brachiaria peso umido e seco em colunas diferentes

Visualizando dado importado

Para visualisar a tabela importada, basta executar o nome atribuido a ela: brac

brac

   Tratamento Peso.umido Peso.seco
1         tr1     590.96  374.9391
2         tr1     579.80  216.5191
3         tr1     569.40  277.1711
4         tr2     592.91  323.9722
5         tr2     583.40  294.1122
6         tr2     558.24  248.1370
7         tr3     566.45  413.0442
8         tr3     511.59  188.0712
9         tr3     598.47  363.7328
10        tr4     571.03  361.9606
11        tr4     525.52  290.1195
12        tr4     571.90  370.6565
13        tr5     536.51  274.9910
14        tr5     577.60  207.2892
15        tr5     525.18  467.3006
16        tr6     690.64  310.5381
17        tr6     536.04  260.8746
18        tr6     662.05  372.1841
19        tr7     543.07  265.6309
20        tr7     548.05  243.5998
21        tr7     614.02  277.9158
22        tr8     564.95  574.7314
23        tr8     589.81  225.0128
24        tr8     751.51  428.0738

Análises básicas: boxplot

É comum trabalharmos com diferentes conjuntos de dados. Para facilitar as análises há uma função chamadad attach().
Com ela, estou avisando ao R qual conjunto de dados está em uso e com isso passa a manusea-lo mais facilmente.
Ex. Farei um boxplot dos dados da tabela brac.pu já informando as colunas a serem usadas (Peso.umido e Tratamento).

attach(brac)
boxplot(Peso.umido~Tratamento)

Análises básicas: boxplot

Resultado dos comandos anteriores: plot of chunk unnamed-chunk-4

Análises básicas: boxplot

Para inserir titulo e rotulos das variaves X e Y:

boxplot(Peso.umido~Tratamento, main='Brachiaria peso úmido', xlab='Tratamentos dados', ylab='Peso das amostras úmidas')

plot of chunk unnamed-chunk-5

Análises básicas: boxplot

Fazendo o boxplot para as amostras secas:

boxplot(Peso.seco~Tratamento, main='Brachiaria peso seco', xlab='Tratamentos dados', ylab='Peso das amostras secas')

plot of chunk unnamed-chunk-6

Análise de variância: ANOVA

Para realizar a análise de variância ANOVA, basta usar a função aov(), informando a varável resposta ~ variavel preditora:

#Função para análise de variância (variável resposta ~ variável preditora)
brac.anova.pu<-aov(Peso.umido~Tratamento)
brac.anova.pu

Call:
   aov(formula = Peso.umido ~ Tratamento)

Terms:
                Tratamento Residuals
Sum of Squares    23371.02  44857.01
Deg. of Freedom          7        16

Residual standard error: 52.94869
Estimated effects may be unbalanced

Análise de variância: ANOVA

O sumário da análise pode ser acessada pela função summary():

#Verificar um sumário dos resultados
summary(brac.anova.pu)

            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Tratamento   7  23371    3339   1.191  0.362
Residuals   16  44857    2804

Com p-valor 0.36 não há evidencias de que os pesos das amostras umidas dos tratamentos sejam diferentes.

Análise de variância: ANOVA

Teste ANOVA com as amostras secas:

brac.anova.ps<-aov(Peso.seco~Tratamento)
summary(brac.anova.ps)

            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Tratamento   7  40927    5847   0.614  0.737
Residuals   16 152468    9529

Com p-valor 0.73 não há evidencias de que os pesos das amostras secas dos tratamentos sejam diferentes.