title: “Tarea Abril 27” author: “Emanuel Santos” date: “30/8/2021” output: html_document
Evaluación del rendimiento de un cultivo de yuca evaluado en el tiempo tomando en cuenta el tratamiento de fertilización, además de contar con riego y sin riego. Evaluado su desempeño a lo argo del tiempo.
Diseño:Medidas Repetidas
library(readxl)## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.0.5df=Datos_Tarea_Agosto_27 <- read_excel("D:/Users/Usuario/Desktop/Trabajos Diseno/Datos Tarea Agosto 27.xlsx");df## # A tibble: 100 x 6
## ID Tratamiento Factor Repeticiones Tiempo Rendimiento
## <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl>
## 1 1 Fertilización Riego R-1 10 Dias 40.1
## 2 2 Fertilización Riego R-2 10 Dias 49.8
## 3 3 Fertilización Riego R-3 10 Dias 12.8
## 4 4 Fertilización Riego R-4 10 Dias 87.1
## 5 5 Fertilización Riego R-5 10 Dias 4.67
## 6 6 Fertilización No Riego R-1 10 Dias 88.8
## 7 7 Fertilización No Riego R-2 10 Dias 1.80
## 8 8 Fertilización No Riego R-3 10 Dias 90.0
## 9 9 Fertilización No Riego R-4 10 Dias 23.4
## 10 10 Fertilización No Riego R-5 10 Dias 39.6
## # ... with 90 more rowsTrat=Datos_Tarea_Agosto_27$Tratamiento
Fact=Datos_Tarea_Agosto_27$Factor
Rep=Datos_Tarea_Agosto_27$Repeticiones
Tiemp=Datos_Tarea_Agosto_27$Tiempo
Rend=Datos_Tarea_Agosto_27$Rendimientolibrary(collapsibleTree)
collapsibleTreeSummary(df, hierarchy=c ("Tratamiento", "Factor", "Repeticiones", "Tiempo","Rendimiento"))library(lattice)
bwplot(Rend~Tiemp|Rep+Fact+Trat,Datos_Tarea_Agosto_27,xlab="",pch=20)
#Resumen Estadístico
medias = tapply(Rend, list(Tiemp, Rep, Trat, Fact),mean); medias## , , Fertilización, No Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias 88.79666 1.803644 90.035707 23.407697 39.603870
## 25 Dias 36.06372 85.586108 2.679525 71.367534 4.544206
## 40 Dias 31.77892 17.358928 82.723472 8.749657 49.027985
## 60 Dias 30.48494 9.335612 22.290719 4.187140 38.340403
## 85 Dias 20.49623 59.761345 43.330180 23.068941 38.953825
##
## , , NO Fertilización, No Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias 23.28257 5.163732 89.69390 4.715110 26.41987
## 25 Dias 28.21436 32.120731 43.82458 56.553850 70.50691
## 40 Dias 33.99762 59.602649 59.78271 14.743492 73.91888
## 60 Dias 36.27125 98.471023 17.95099 80.483413 62.31269
## 85 Dias 20.53591 35.514389 84.25245 8.355968 21.12796
##
## , , Fertilización, Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias 40.09827 49.806207 12.82693 87.142552 4.672384
## 25 Dias 60.57619 83.468123 23.93567 25.424970 51.234474
## 40 Dias 39.80224 22.162542 83.09885 9.021271 56.779687
## 60 Dias 68.97488 49.247719 50.75228 81.325724 48.170415
## 85 Dias 19.94385 2.185125 86.56880 53.346355 3.530992
##
## , , NO Fertilización, Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias 36.686300 25.24186 10.55025 62.96579 46.861171
## 25 Dias 93.169958 50.82247 93.75591 98.47102 90.197455
## 40 Dias 35.270241 81.98798 86.12934 88.83633 41.328166
## 60 Dias 2.493362 13.65703 93.93902 48.46644 38.761559
## 85 Dias 61.430708 21.62236 44.35560 88.44569 2.652058desviacion = tapply(Rend, list(Tiemp, Rep, Trat, Fact),sd); desviacion## , , Fertilización, No Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NA
##
## , , NO Fertilización, No Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NA
##
## , , Fertilización, Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NA
##
## , , NO Fertilización, Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NAcv = (desviacion*100)/medias; cv## , , Fertilización, No Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NA
##
## , , NO Fertilización, No Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NA
##
## , , Fertilización, Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NA
##
## , , NO Fertilización, Riego
##
## R-1 R-2 R-3 R-4 R-5
## 10 Dias NA NA NA NA NA
## 25 Dias NA NA NA NA NA
## 40 Dias NA NA NA NA NA
## 60 Dias NA NA NA NA NA
## 85 Dias NA NA NA NA NAlibrary(ggpubr)## Warning: package 'ggpubr' was built under R version 4.0.5## Loading required package: ggplot2## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.0.5bxp <- ggboxplot(
df, x = "Tiempo", y = "Rendimiento",
color = "Tratamiento", palette = "jco"
)
bxp
Detección de Atípicos
boxplot(df$Rendimiento)
boxplot.stats(df$Rendimiento)## $stats
## [1] 1.803644 21.375164 39.950255 69.740898 98.471023
##
## $n
## [1] 100
##
## $conf
## [1] 32.30847 47.59204
##
## $out
## numeric(0)out = boxplot.stats(df$Rendimiento)$out
out_ind = which(df$Rendimiento %in% c(out))
out_ind## integer(0)No hay valores atipicos en la variable rendimiento (Respuesta)
#Analisi de Varianza
mod_1 = aov(Rend ~ Tiemp*Fact + Rep:Trat,data = df)
summary(mod_1)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Tiemp 4 4475 1118.7 1.315 0.272
## Fact 1 2122 2121.5 2.493 0.118
## Tiemp:Fact 4 1896 473.9 0.557 0.695
## Rep:Trat 9 7269 807.7 0.949 0.488
## Residuals 81 68931 851.0#Supuesto de Normalidad
shapiro.test(mod_1$residuals)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: mod_1$residuals
## W = 0.97821, p-value = 0.09631#Procedimiento para una interacción bidireccional significativa
# one.way <- df %>%
# group_by(Tiemp) %>%
# anova_test(dv = Rend, wid = id, within = Trat) %>%
# get_anova_table() %>%
# adjust_pvalue(method = "bonferroni")
#one.way
p_values = c(0.272, 0.118, 0.695, 0.488)
n = length(p_values)
bonferroni_1 = sum(p.adjust(p =p_values, method="bonferroni") <= 0.05);bonferroni_1## [1] 0