Estudiante: Claudia Gómez Campos
Pruebe la hipótesis que no hay diferencia en la media de hemolinfa entre las especies.
Pruebe la hipótesis que no hay diferencia en la media de hemolinfa entre la macho/hembra.
attach(milpies)
milpies$sexo<-as.factor(milpies$sexo)
milpies$especie<-as.factor(milpies$especie)
model<-aov(aa ~ sexo + especie)
summary(model)
shapiro.test(model$residuals)#normales
tapply(aa, sexo, length)#balanceados
tapply(aa, especie, length)#balanceados
bartlett.test(aa ~ sexo )#homocedasticos
bartlett.test(aa ~ especie)#homocedasticos
R/ Existe diferencias entre la hemolinfa y las especies (F(2,20) = 12.30,p < 0.05), asi como con el sexo (F(1,20) = 61.78, p < 0.05)
library(agricolae)
duncan1=duncan.test(model, "especie", group = T)
duncan1
duncan2=duncan.test(model, "sexo", group = T)
duncan2
R/Existen diferencias entre las especies a, b y c
R/ No se puede hacer una interaccion porque los sexos no interactuan con otras especies
Figura 1. Grafico hemolinfa de milpies
interaction.plot(milpies$especie,milpies$sexo,milpies$aa, ylab = "Promedio de aminoácidos",
xlab = "Especies",
trace.label = "Sexo",
col = c("#B36DC9", "#40C7A3", "#C4BA27"),
lty = c( 5, 1, 12 ),
lwd = 3)
R/La cantidad de aminoacidos presentes en la hemolinfa del milpies posee diferencias significativas con la especie (F(2,20) = 12.30,p < 0.05) y con el sexo (F(1,20) = 61.78, p < 0.05).
attach(plantas2)
plantas2$bloque<-as.factor(plantas2$bloque)
plantas2$variedad<-as.factor(plantas2$variedad)
str(plantas2)
mod<-aov(plantas2$talla ~ plantas2$variedad + plantas2$bloque)
shapiro.test(mod$residuals)#normales
bartlett.test(talla ~ variedad )#homocedasticos
bartlett.test(talla ~ bloque)#homocedasticos
R/Si existen diferencias entre las tallas maximas y las cuatro variedades de plantas (F(3,15) = 62.85, p < 0.05)
R/Existe una difrencia entre las variedades de plantas y las tallas maximas de las plantas (F(3,15) = 144.44, p < 0.05) contando el efecto del bloque que tambien fue significativo por lo tanto este tambien influye en las tallas (F(5,15) = 9.09, p < 0.05)
attach(semillas)
semillas$fertilizante<-as.factor(fertilizante)
semillas$tratamiento<-as.factor(tratamiento)
semillas$tipo<-as.factor(tipo)
str(semillas)
mod1 <- aov(semillas$semillas ~ semillas$fertilizante + semillas$tratamiento + semillas$tipo)
summary(mod1)
shapiro.test(mod$residuals)#normales
bartlett.test(talla ~ variedad )#homocedasticos
bartlett.test(talla ~ bloque)#homocedasticos
R/ Existen diferencias significativas entre la productividad de las semillas y el tipo de semilla (F(4,12) = 12.84, p < 0.05),así como con el tipo de tratamiento (F(4,12) = 4.91, p < 0.05), sin embargo, no ser encontraron diferencias con el fertilizante (F(,3,15) = 0.80, p > 0.05)
qf(0.97, 4, 12)
#3.885627
R/ Existen diferencias significativas al 97% de confianza en los tipos de semillas (F(4,12) = 12.84, p < 0.03) y entre los tratamientos (F(4,12) = 4.91, p < 0.03)
R/ Existen diferencias significativas entre la productividad de las semillas y el tipo de semilla (F(4,12) = 12.84, p < 0.05),así como con el tipo de tratamiento (F(4,12) = 4.91, p < 0.05), sin embargo no ser encontraron diferencias con el fertilizante (F(,3,15) = 0.80, p > 0.05)