Punto 1

Se realizó un experimento con dos tipos de moluscos (A y B), estos fueron sometidos a distintas concentraciones de agua de mar (100%, 75% y 50%) y se observó el consumo de oxígeno (O2) midiendo la proporción de O2 por unidad de peso seco del molusco. Se espera conocer como es el consumo de O2 en las distintas concentraciones de agua de mar, por último se evaluará el efecto de las distintas concentraciones de agua de mar y los tipos de moluscos sobre el consumo de oxígeno.

require(ggplot2)
require(agricolae)
library(readxl)
Molusco_Mar <- read_excel("C:/Users/beatriz/beatriz/bioestadistica/parcial 3/Molusco_Mar.xlsx")
View(Molusco_Mar)
Molusco_Mar
## # A tibble: 48 x 3
##    Concentracion_agua_mar Tipo_Molusco Datos
##                     <dbl> <chr>        <dbl>
##  1                    100 A             7.16
##  2                    100 A            13.6 
##  3                    100 A             8.26
##  4                    100 A            11.1 
##  5                    100 A             6.78
##  6                    100 A             8.93
##  7                    100 A            14   
##  8                    100 A             9.66
##  9                    100 B             6.14
## 10                    100 B            10.4 
## # ... with 38 more rows

La base de datos esta compuesta por tres variables:

Exploración de datos

ggplot(Molusco_Mar, aes(x=Tipo_Molusco, y=Datos, fill=Tipo_Molusco ))+geom_boxplot()+ facet_grid(~Concentracion_agua_mar)+ theme_bw()+ ylab("Consumo O2")+xlab("Concentración agua de mar")

El diagrama de cajas indica:

Anova

MODE1=lm(Datos~Concentracion_agua_mar+Tipo_Molusco, data = Molusco_Mar)
anova(MODE1)
## Analysis of Variance Table
## 
## Response: Datos
##                        Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)   
## Concentracion_agua_mar  1 102.50 102.495  9.0139 0.004362 **
## Tipo_Molusco            1  23.23  23.227  2.0427 0.159846   
## Residuals              45 511.69  11.371                    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

En el análisis Anova se evidencia que hay una variable significativa con respecto a la otra. En este caso, el valor P es significativo para la concentración de agua de mar, mientras que en el tipo de molusco no se presenta significacia. La concentración de agua de mar está más relacionada a el consumo de oxígeno.

Postanova

Postanova1.2=LSD.test(MODE1, "Concentracion_agua_mar")
Postanova1.2
## $statistics
##    MSerror Df     Mean       CV  t.value      LSD
##   11.37085 45 9.304792 36.24013 2.014103 2.401227
## 
## $parameters
##         test p.ajusted                 name.t ntr alpha
##   Fisher-LSD      none Concentracion_agua_mar   3  0.05
## 
## $means
##        Datos      std  r       LCL       UCL  Min  Max    Q25    Q50     Q75
## 50  12.25062 3.199643 16 10.552701 13.948549 6.38 18.8 10.085 11.455 14.5000
## 75   6.99250 2.804093 16  5.294576  8.690424 1.80 13.2  5.200  6.430  8.7675
## 100  8.67125 3.000940 16  6.973326 10.369174 3.68 14.0  6.140  8.595 10.5750
## 
## $comparison
## NULL
## 
## $groups
##        Datos groups
## 50  12.25062      a
## 100  8.67125      b
## 75   6.99250      b
## 
## attr(,"class")
## [1] "group"

Los resultados arrojados por el Postanova indican que la concentración de agua de mar del 50% es el que mayor niveles de consumo de O2 presenta, con una media de 12.250. Las concentraciones de agua de mar de 75% y 100%, no presentan diferencias de medias con respecto al grupo a.