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Flushing

Exploratoring Data

En la gráfica se observan diferencias entre las temperaturas principalmente y genotipos. Sin embargo, entre los niveles de CO2 no se logran evidenciar fuertes diferencias.

3 way Anova

## 
## Error: id
##           Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Temp       2  698.7   349.3  61.892 2.25e-11 ***
## CO2        1    0.5     0.5   0.089    0.768    
## Temp:CO2   2   16.6     8.3   1.469    0.246    
## Residuals 30  169.3     5.6                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Error: id:Genotype
##                   Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## Genotype           1  88.89   88.89  12.945 0.00114 **
## Temp:Genotype      2  30.53   15.26   2.223 0.12583   
## CO2:Genotype       1   0.50    0.50   0.073 0.78913   
## Temp:CO2:Genotype  2  36.08   18.04   2.627 0.08882 . 
## Residuals         30 206.00    6.87                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

El anova nos confirma que efectivamente existen diferencias significativas entre los niveles de la temperatura y el genotipo anidado.

Postanova - Temp & CO2

Se observa, en general, que existen diferencias entre los niveles de temperatura que indican que a menor temperatura el Flushing disminuye. Sin embargo, es más marcada esta diferencia en el nivel 700 de CO2 a pesar de que la interacción no es significativa.

PostAnova - Genotype

Se observan diferencias dignificativas entre los genotipos indicando que el SCA06 presenta mayor nivel de Flushing.

Supuesto de Normalidad

## # A tibble: 6 x 5
##   CO2   Temp      variable statistic       p
##   <fct> <chr>     <chr>        <dbl>   <dbl>
## 1 400   31_22     Flushing     0.903 0.175  
## 2 700   31_22     Flushing     0.966 0.860  
## 3 400   33.5_24.5 Flushing     0.973 0.936  
## 4 700   33.5_24.5 Flushing     0.797 0.00864
## 5 400   36_27     Flushing     0.916 0.255  
## 6 700   36_27     Flushing     0.903 0.171

NLFlush

Exploratoring Data

En la gráfica se observan diferencias entre las temperaturas principalmente y genotipos. Sin embargo, entre los niveles del CO2 no se logran evidenciar diferencias significativas.

3 Way Anova

## 
## Error: id
##           Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## Temp       2  179.9   89.93   6.212 0.00553 **
## CO2        1    9.4    9.39   0.649 0.42699   
## Temp:CO2   2   38.9   19.43   1.342 0.27654   
## Residuals 30  434.3   14.48                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Error: id:Genotype
##                   Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Genotype           1 117.56  117.56  13.529 0.000917 ***
## Temp:Genotype      2  46.86   23.43   2.697 0.083756 .  
## CO2:Genotype       1  34.72   34.72   3.996 0.054734 .  
## Temp:CO2:Genotype  2  20.19   10.10   1.162 0.326519    
## Residuals         30 260.67    8.69                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

El anova nos confirma que efectivamente existen diferencias significativas entre los niveles de la temperatura y el genotipo anidado.

PostAnova - Temp & CO2

Se observa, en general, que existen diferencias entre los niveles de temperatura indicando que, a mator temperatura, el NLFlush aumenta, Sin embargo, es mpas marcada esta diferencia en el nivel 700 de CO2 y en el otro nivel, 400, no se presentan diferencias.

PostAnova - Genotype

Se ibservan diferencias significativas entre los genotipos indicando que el SCA06 presenta mayor nivel de NLFlush.

Supuesto de Normalidad

## # A tibble: 6 x 5
##   CO2   Temp      variable statistic      p
##   <fct> <chr>     <chr>        <dbl>  <dbl>
## 1 400   31_22     NLFlush      0.957 0.736 
## 2 700   31_22     NLFlush      0.870 0.0650
## 3 400   33.5_24.5 NLFlush      0.943 0.542 
## 4 700   33.5_24.5 NLFlush      0.970 0.916 
## 5 400   36_27     NLFlush      0.940 0.492 
## 6 700   36_27     NLFlush      0.842 0.0290

SD

Exploratoring Data

En la gráfica se observan diferencias entre las temperaturas en los 3 factores: Temp, CO2 y Genotype.

3 Way Anova

## 
## Error: id
##           Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Temp       2 527672  263836  44.296 1.11e-09 ***
## CO2        1 203456  203456  34.159 2.15e-06 ***
## Temp:CO2   2   8428    4214   0.707    0.501    
## Residuals 30 178687    5956                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Error: id:Genotype
##                   Df  Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Genotype           1 1797092 1797092 184.539 2.37e-14 ***
## Temp:Genotype      2   51165   25583   2.627   0.0889 .  
## CO2:Genotype       1    2768    2768   0.284   0.5979    
## Temp:CO2:Genotype  2   21846   10923   1.122   0.3390    
## Residuals         30  292148    9738                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

El anova nos confirma que existen diferencias significativas entre los niveles de los tres factores.

PostAnova - Temp, CO2 & Genotype

Se observa, en general, que existen diferencias entre los niveles de temperatura indicando que la temperatura intermedia (33.5) presenta los mayores niveles de SD.

PostAnova - Genotype

Se observan diferencias significativas entre los genotipos indicando que el SCA06 presenta mayor nivel de SD.

Supuesto de Normalidad

## # A tibble: 6 x 5
##   CO2   Temp      variable statistic      p
##   <fct> <chr>     <chr>        <dbl>  <dbl>
## 1 400   31_22     SD           0.873 0.0710
## 2 700   31_22     SD           0.908 0.199 
## 3 400   33.5_24.5 SD           0.942 0.529 
## 4 700   33.5_24.5 SD           0.854 0.0416
## 5 400   36_27     SD           0.893 0.130 
## 6 700   36_27     SD           0.946 0.582