library(rsconnect)
## Warning: package 'rsconnect' was built under R version 4.0.3
library(readxl)
sanguineo <- read_excel("v.sanguineo.xlsx")
sanguineo
## # A tibble: 20 x 3
##    CONCENTRACION GRUPO VOLUMEN
##    <chr>         <chr>   <dbl>
##  1 T1            GI        4.1
##  2 T1            GII       4.1
##  3 T1            GIII      6.5
##  4 T1            GIV       4.3
##  5 T1            GV        6  
##  6 T2            GI        6.5
##  7 T2            GII       5.3
##  8 T2            GIII      6.9
##  9 T2            GIV       6.8
## 10 T2            GV        6.5
## 11 T3            GI        4.1
## 12 T3            GII       4  
## 13 T3            GIII      4.5
## 14 T3            GIV       4.3
## 15 T3            GV        4.1
## 16 T4            GI        4.9
## 17 T4            GII       6.2
## 18 T4            GIII      4.8
## 19 T4            GIV       4.2
## 20 T4            GV        6.9
library(ggplot2)
ggplot(sanguineo, aes(x = CONCENTRACION, y = VOLUMEN)) +
  geom_boxplot(fill = "grey80", colour = "blue") +
  scale_x_discrete() + xlab("Concentraciones") +
  ylab("Volumen sangu?neo")

Interpretacion diagramas de cajas

Con base en el diagrama de cajas para los tratamientos. Se observa diferencia notable en el tratamiento 2

anova.sanguineo = aov(VOLUMEN ~ CONCENTRACION+GRUPO, data=sanguineo)
summary(anova.sanguineo)
##               Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## CONCENTRACION  3 12.550   4.183   6.016 0.00964 **
## GRUPO          4  3.755   0.939   1.350 0.30797   
## Residuals     12  8.345   0.695                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Tabla ANOVA

Con base en la tabla se observa diferencias significativas en el efecto asociada al.

Normalidad

Con base en la prueba shapiro wilks se cumple la normalidad

e<-anova.sanguineo$residuals ##### residuales

shapiro.test(e) #### Normalidad
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  e
## W = 0.95529, p-value = 0.4545
hist(e, freq=FALSE)
curve(dnorm(x,mean(e), sd(e)), xlim=c(-1.5,1.5), add=TRUE, col=2)

Homegeneidad de varianza

Con base en la prueba de homogeneidad de varianza se cumple la homogeneidad, debido al que pvalor es mayor que la significancia

library(carData)
library(car)
#####HOMOGENEIDAD
leveneTest(e ~ as.factor(CONCENTRACION), data = sanguineo, center = "median") #####homogeneidad
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = "median")
##       Df F value Pr(>F)
## group  3  0.9475 0.4411
##       16

Post Anova

library(agricolae) #### PAQUETE DE PRUEBAS POST-ANOVA
## Warning: package 'agricolae' was built under R version 4.0.3
##### PRUEBA TUKEY
HSD.test(anova.sanguineo,"CONCENTRACION",
         alpha=0.05, console=TRUE, group=FALSE)
## 
## Study: anova.sanguineo ~ "CONCENTRACION"
## 
## HSD Test for VOLUMEN 
## 
## Mean Square Error:  0.6954167 
## 
## CONCENTRACION,  means
## 
##    VOLUMEN       std r Min Max
## T1     5.0 1.1575837 5 4.1 6.5
## T2     6.4 0.6403124 5 5.3 6.9
## T3     4.2 0.2000000 5 4.0 4.5
## T4     5.4 1.1113055 5 4.2 6.9
## 
## Alpha: 0.05 ; DF Error: 12 
## Critical Value of Studentized Range: 4.19866 
## 
## Comparison between treatments means
## 
##         difference pvalue signif.        LCL       UCL
## T1 - T2       -1.4 0.0855       . -2.9658432 0.1658432
## T1 - T3        0.8 0.4581         -0.7658432 2.3658432
## T1 - T4       -0.4 0.8714         -1.9658432 1.1658432
## T2 - T3        2.2 0.0061      **  0.6341568 3.7658432
## T2 - T4        1.0 0.2800         -0.5658432 2.5658432
## T3 - T4       -1.2 0.1586         -2.7658432 0.3658432