Taller diametro Halo
Layla Castellanos, Sara Hernandez y Laura Sofia González
21/9/2021
Hipotesis cientifica:Es posible inhibir el crecimiento de el hongo en las plantas(Solanum tuberosum) con el uso de un fungicida que es capaz de eliminar el hongo de la papa(Phytophthora infestans)
Hipotesis estadisticas: Hipotesis nula:El fungicida no diminuyo el crecimiento del hongo de las plantas. Hipotesis alternativa: El fungicida logro disminuir el crecimiento del hongo de las plantas
datos= read.table("C:\\Users\\USUARIO\\Downloads\\Diametros P_infestans.txt", header = T)
datos## Tratamiento Diametro_halo
## 1 Control 4.33
## 2 Control 15.86
## 3 Control 12.52
## 4 Control 18.00
## 5 Control 5.16
## 6 Control 8.78
## 7 Control 11.53
## 8 Control 20.00
## 9 Control 10.81
## 10 Control 8.68
## 11 Control 13.00
## 12 Control 10.34
## 13 Control 10.00
## 14 Control 19.91
## 15 Control 10.60
## 16 Control 13.36
## 17 Control 9.11
## 18 Control 17.69
## 19 Control 11.00
## 20 Control 14.42
## 21 Control 16.00
## 22 Control 8.23
## 23 Control 13.57
## 24 Control 9.81
## 25 Control 13.49
## 26 Control 15.04
## 27 Control 5.29
## 28 Control 20.93
## 29 Control 8.05
## 30 Control 15.18
## 31 Control 7.59
## 32 Control 6.87
## 33 Control 9.42
## 34 Control 5.03
## 35 Control 15.18
## 36 Control 6.39
## 37 Control 11.43
## 38 Control 3.04
## 39 Control 6.56
## 40 Control 17.45
## 41 Control 9.14
## 42 Control 14.00
## 43 Control 5.87
## 44 Control 14.06
## 45 Control 6.98
## 46 Control 13.45
## 47 Control 8.76
## 48 Control 19.76
## 49 Control 10.13
## 50 Control 10.04
## 51 Control 4.76
## 52 Control 13.09
## 53 Control 7.78
## 54 Control 5.64
## 55 Control 13.04
## 56 Control 15.42
## 57 Control 9.13
## 58 Control 9.56
## 59 Control 10.29
## 60 Control 13.56
## 61 Control 10.65
## 62 Control 6.41
## 63 Control 8.98
## 64 Control 17.29
## 65 Control 24.00
## 66 Control 4.04
## 67 Control 3.21
## 68 Control 8.42
## 69 Control 8.06
## 70 Control 16.87
## 71 Control 12.98
## 72 Control 5.07
## 73 Control 13.46
## 74 Control 12.65
## 75 Control 6.84
## 76 Control 6.93
## 77 Control 5.54
## 78 Control 11.42
## 79 Control 7.21
## 80 Control 9.01
## 81 Control 12.87
## 82 Control 6.51
## 83 Control 21.76
## 84 Control 10.08
## 85 Control 11.09
## 86 Control 15.65
## 87 Control 9.09
## 88 Control 8.52
## 89 Control 9.06
## 90 Control 16.32
## 91 Control 9.32
## 92 Control 9.98
## 93 Control 9.42
## 94 Control 17.54
## 95 Control 9.34
## 96 Control 15.19
## 97 Control 6.43
## 98 Control 22.00
## 99 Control 8.43
## 100 Control 10.42
## 101 Control 10.71
## 102 Control 8.16
## 103 Control 8.15
## 104 Control 7.33
## 105 Control 11.03
## 106 Control 11.68
## 107 Control 3.55
## 108 Control 6.31
## 109 Control 12.08
## 110 Control 2.36
## 111 Control 9.59
## 112 Control 15.21
## 113 Control 3.88
## 114 Control 9.12
## 115 Control 11.23
## 116 Control 18.13
## 117 Control 9.07
## 118 Control 6.12
## 119 Control 14.65
## 120 Control 6.18
## 121 Control 15.77
## 122 Control 2.45
## 123 Control 9.17
## 124 Control 12.14
## 125 Control 8.52
## 126 Control 5.44
## 127 Control 12.28
## 128 Control 10.48
## 129 Control 8.37
## 130 Control 9.98
## 131 Control 7.71
## 132 Control 12.75
## 133 Control 6.07
## 134 Control 9.97
## 135 Control 13.09
## 136 Control 20.65
## 137 Control 10.00
## 138 Control 4.75
## 139 Control 24.43
## 140 Control 14.43
## 141 Control 17.29
## 142 Control 16.78
## 143 Control 7.09
## 144 Control 22.96
## 145 Control 5.65
## 146 Control 5.79
## 147 Control 6.36
## 148 Control 18.42
## 149 Control 5.09
## 150 Control 3.33
## 151 Control 18.12
## 152 Control 4.98
## 153 Control 9.04
## 154 Control 4.77
## 155 Control 10.98
## 156 Control 20.54
## 157 Control 14.11
## 158 Control 7.09
## 159 Control 13.01
## 160 Control 5.66
## 161 Control 13.08
## 162 Control 16.45
## 163 Control 12.37
## 164 Control 9.65
## 165 Control 8.35
## 166 Control 6.87
## 167 Control 11.43
## 168 Control 8.98
## 169 Control 6.54
## 170 Control 6.12
## 171 Control 15.63
## 172 Control 6.28
## 173 Control 7.38
## 174 Control 16.54
## 175 Control 15.04
## 176 Control 9.36
## 177 Control 7.66
## 178 Control 12.32
## 179 Control 11.28
## 180 Control 12.18
## 181 Control 16.41
## 182 Control 21.59
## 183 Control 10.49
## 184 Control 15.01
## 185 Control 7.17
## 186 Control 11.39
## 187 Control 12.47
## 188 Control 11.16
## 189 Control 16.37
## 190 Control 15.37
## 191 Control 12.35
## 192 Control 6.37
## 193 Control 7.58
## 194 Control 7.36
## 195 Control 4.54
## 196 Control 11.13
## 197 Control 15.56
## 198 Control 17.43
## 199 Control 13.34
## 200 Control 6.04
## 201 Fungicida 5.00
## 202 Fungicida 4.37
## 203 Fungicida 6.01
## 204 Fungicida 2.36
## 205 Fungicida 3.16
## 206 Fungicida 2.67
## 207 Fungicida 2.16
## 208 Fungicida 3.44
## 209 Fungicida 6.49
## 210 Fungicida 4.41
## 211 Fungicida 7.75
## 212 Fungicida 5.84
## 213 Fungicida 1.62
## 214 Fungicida 3.66
## 215 Fungicida 8.56
## 216 Fungicida 4.95
## 217 Fungicida 6.68
## 218 Fungicida 2.81
## 219 Fungicida 2.23
## 220 Fungicida 6.20
## 221 Fungicida 4.76
## 222 Fungicida 2.49
## 223 Fungicida 4.40
## 224 Fungicida 5.32
## 225 Fungicida 6.01
## 226 Fungicida 7.58
## 227 Fungicida 21.38
## 228 Fungicida 3.89
## 229 Fungicida 4.40
## 230 Fungicida 4.99
## 231 Fungicida 4.19
## 232 Fungicida 5.30
## 233 Fungicida 6.58
## 234 Fungicida 5.23
## 235 Fungicida 2.41
## 236 Fungicida 8.59
## 237 Fungicida 3.83
## 238 Fungicida 7.83
## 239 Fungicida 4.51
## 240 Fungicida 2.61
## 241 Fungicida 3.50
## 242 Fungicida 5.94
## 243 Fungicida 4.85
## 244 Fungicida 4.15
## 245 Fungicida 4.61
## 246 Fungicida 3.70
## 247 Fungicida 2.20
## 248 Fungicida 3.55
## 249 Fungicida 5.49
## 250 Fungicida 2.95
## 251 Fungicida 9.97
## 252 Fungicida 2.48
## 253 Fungicida 4.76
## 254 Fungicida 5.39
## 255 Fungicida 5.09
## 256 Fungicida 8.13
## 257 Fungicida 3.65
## 258 Fungicida 5.29
## 259 Fungicida 12.74
## 260 Fungicida 5.61
## 261 Fungicida 2.92
## 262 Fungicida 3.62
## 263 Fungicida 6.65
## 264 Fungicida 3.31
## 265 Fungicida 6.08
## 266 Fungicida 3.88
## 267 Fungicida 9.28
## 268 Fungicida 2.99
## 269 Fungicida 4.17
## 270 Fungicida 3.94
## 271 Fungicida 7.97
## 272 Fungicida 6.58
## 273 Fungicida 2.91
## 274 Fungicida 3.55
## 275 Fungicida 9.76
## 276 Fungicida 3.34
## 277 Fungicida 5.66
## 278 Fungicida 6.66
## 279 Fungicida 2.01
## 280 Fungicida 5.02
## 281 Fungicida 8.29
## 282 Fungicida 7.02
## 283 Fungicida 3.80
## 284 Fungicida 2.89
## 285 Fungicida 5.38
## 286 Fungicida 9.19
## 287 Fungicida 1.97
## 288 Fungicida 5.03
## 289 Fungicida 4.60
## 290 Fungicida 4.41
## 291 Fungicida 3.01
## 292 Fungicida 5.69
## 293 Fungicida 4.37
## 294 Fungicida 4.05
## 295 Fungicida 6.28
## 296 Fungicida 7.19
## 297 Fungicida 9.53
## 298 Fungicida 5.40
## 299 Fungicida 1.77
## 300 Fungicida 2.78
## 301 Fungicida 4.82
## 302 Fungicida 4.94
## 303 Fungicida 6.65
## 304 Fungicida 3.80
## 305 Fungicida 5.96
## 306 Fungicida 2.76
## 307 Fungicida 3.58
## 308 Fungicida 7.06
## 309 Fungicida 1.61
## 310 Fungicida 2.97
## 311 Fungicida 5.51
## 312 Fungicida 7.49
## 313 Fungicida 2.76
## 314 Fungicida 7.73
## 315 Fungicida 5.32
## 316 Fungicida 1.92
## 317 Fungicida 4.71
## 318 Fungicida 4.36
## 319 Fungicida 2.37
## 320 Fungicida 8.39
## 321 Fungicida 3.03
## 322 Fungicida 1.72
## 323 Fungicida 6.16
## 324 Fungicida 2.09
## 325 Fungicida 7.25
## 326 Fungicida 2.06control= subset(datos, Tratamiento=="Control")
control_sd= sd(control$Diametro_halo)
control_mean= mean(control$Diametro_halo)
control_mediana= median(control$Diametro_halo)
fungicida= subset(datos, Tratamiento=="Fungicida")
fungicida_sd= sd(fungicida$Diametro_halo)
fungicida_mean= mean(fungicida$Diametro_halo)
fungicida_mediana= median(fungicida$Diametro_halo)Pruebas de normalidad en el tratamiento de control:
Hipotesis Shapiro Wilk Test: Hipotesis nula:Los datos siguen una distribucion normal Hipotesis alternativa: Los datos no siguen una distribucion normal
library(ggplot2)
control_hist=ggplot(control, aes(x=Diametro_halo)) + geom_histogram(bins=10, color="black") + theme_classic() + ggtitle("Histograma diametro del halo en el tratamiento de control")+ xlab("Diametro del halo grupo control") + ylab("Frecuencia")
control_hist
control_qq= ggplot()+ xlab("Cuantil teórico") + ylab ("Muestra") + aes(sample =control$Diametro_halo) +stat_qq() + stat_qq_line() +labs(title = expression(paste('Distribución Normal ', mu, ' = 0, ', sigma,' = 1'))) + theme_minimal()
control_qq
shapiro.test(control$Diametro_halo)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: control$Diametro_halo
## W = 0.96987, p-value = 0.0002718En las pruebas de normalidad de puede evidenciar que no hay una distribucion en el tratamiento de control, debido a que se rechaza la hipotesis nula del Shapiro Wilk test y se logra evidenciar en el histograma como hay una desviacion a la derecha.
Debido a que el tratamiento dde control no tiene una distribucion normal se le aplican transformaciones en este caso la transformacion log(x) debido a que la desviacion es hacia la derecha.
control_trans= log(control$Diametro_halo)
shapiro.test(control_trans)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: control_trans
## W = 0.98187, p-value = 0.01104Luego de la transformacion no se logra evidenciar que no se rechaza la hipotesis nula de el Shapiro Wilk test.
Pruebas de normalidad en el tratamiento fungicida:
Hipotesis Shapiro Wilk Test: Hipotesis nula:Los datos siguen una distribucion normal Hipotesis alternativa: Los datos no siguen una distribucion normal
library(ggplot2)
fungicida_hist=ggplot(fungicida, aes(x=Diametro_halo)) + geom_histogram(bins=10, color="black") + theme_classic() + ggtitle("Histograma diametro del halo en el tratamiento de fungicida")+ xlab("Diametro del halo grupo fungicida") + ylab("Frecuencia")
fungicida_hist
fungicida_qq= ggplot()+ xlab("Cuantil teórico") + ylab ("Muestra") + aes(sample =fungicida$Diametro_halo) +stat_qq() + stat_qq_line() +labs(title = expression(paste('Distribución Normal ', mu, ' = 0, ', sigma,' = 1'))) + theme_minimal()
fungicida_qq
shapiro.test(fungicida$Diametro_halo)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: fungicida$Diametro_halo
## W = 0.83845, p-value = 1.974e-10En las pruebas de normalidad de puede evidenciar que no hay una distribucion en el tratamiento de fungicida, debido a que se rechaza la hipotesis nula del Shapiro Wilk test.
Debido a que se el tratamiento de fungicida no tiene una distribucion normal, y a que al tratamiento de control se le aplico una transformacion, a este tratamiento tambien se le debe aplicar una transformacion.
fungicida_trans= log(fungicida$Diametro_halo)
shapiro.test(fungicida_trans)##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: fungicida_trans
## W = 0.98838, p-value = 0.3659Luego de la transformacion no se logra evidenciar que no se rechaza la hipotesis nula de el Shapiro Wilk test.
-> El estadistico de prueba que vamos a usar es la mediana. -> Y el valor alfa que elegimos es 0.03 debido a que no queriamos un valor tan bajo para evitar errores de tipo II
Permutaciones tratamientos:
library(ggplot2)
mediana.diff.halo= control_mediana- fungicida_mediana
nPerm= 500000
diferencia_mediana= length(nPerm)
for(i in 1:499999){shuffle_numbers<-sample(x=datos$Diametro_halo, replace=F)
nuevo_control=shuffle_numbers[1:200]
nuevo_fungicida=shuffle_numbers[201:326]
diferencia_mediana[i]= (median(nuevo_control)- median(nuevo_fungicida))}
diferencia_mediana[nPerm]=mediana.diff.halo
nula_halo= data.frame(sim=1:50, diferencia_mediana)
ggplot(nula_halo, aes(x=diferencia_mediana)) + geom_histogram(bins=6, color="black")+ theme_classic()+ggtitle("Histograma de la diferencia de mediana") + xlab("Diferencia medianas")+ ylab("Frecuencia")+ theme(legend.position = "none")
pValue = 2*((sum(nula_halo <=mediana.diff.halo))/(nPerm))
pValue## [1] 2.2Teniendo en cuenta el valor-p y el valor de significacia se puede deducir que no se rechaza la hipoteis nula.
Boostrap de los tratamientos:
library(ggplot2)
n_boot= 500000
##Control
mediana_bootstrap_control= numeric(length=n_boot)
for (i in 1:n_boot) {bootstrap_control= sample(control$Diametro_halo, replace=T)
mediana_bootstrap_control[i]= median(bootstrap_control)
}
IC_99_inf_control= quantile(mediana_bootstrap_control, 0.001)
IC_99_sup_control= quantile(mediana_bootstrap_control, 0.995)
ggplot()+ aes(mediana_bootstrap_control)+ geom_histogram(bins=20, color='#FFFFFF', fill='#a387a2')+ggtitle("Medianas Bootstrap tratamiento control") + geom_vline(aes(xintercept= IC_99_inf_control, color="IC_99"), linetype="longdash",size=1)+ geom_vline(aes(xintercept= IC_99_sup_control, color="IC_99"), linetype="longdash",size=1)+labs(x="Medianas Calculadas por Bootstrap", y="Frecuencia")+scale_color_manual(name='', breaks=c("IC_99"), labels=c( "IC 99%"), values=c(IC_99='#1b9e77'))+ cowplot::theme_half_open()+ theme(legend.position = "bottom")
mediana_bootstrap_fungicida= numeric(length=n_boot)
for (a in 1:n_boot) {bootstrap_fungicida= sample(fungicida$Diametro_halo, replace=T)
mediana_bootstrap_fungicida[a]= median(bootstrap_fungicida)
}
IC_99_inf_fungicida= quantile(mediana_bootstrap_fungicida, 0.001)
IC_99_sup_fungicida= quantile(mediana_bootstrap_fungicida, 0.995)
ggplot()+ aes(mediana_bootstrap_fungicida)+ geom_histogram(bins=20, color='#FFFFFF', fill='#a387a2')+ggtitle("Medianas Bootstrap tratamiento fungicida") + geom_vline(aes(xintercept= IC_99_inf_fungicida, color="IC_99"), linetype="longdash",size=1)+ geom_vline(aes(xintercept= IC_99_sup_fungicida, color="IC_99"), linetype="longdash",size=1)+labs(x="Medianas Calculadas por Bootstrap", y="Frecuencia")+scale_color_manual(name='', breaks=c("IC_99"), labels=c( "IC 99%"), values=c(IC_99='#1b9e77'))+ cowplot::theme_half_open()+ theme(legend.position = "bottom")
Prueba de t-test: La prueba es una prueba t-test de datos independientes debido a que se deben analizar dos tratamientos diferentes el de control y el de fungicida. Debido a que es una prueba de dos datos independientes primero se debe hacer una prueba f con el objetivo de evidenciar si las varianzas de ambos tratamientos son iguales
datos_trans= data.frame("Tratamientos"=c(control$Tratamiento, fungicida$Tratamiento), "Diametro_halo"=c(control_trans, fungicida_trans))
datos_trans## Tratamientos Diametro_halo
## 1 Control 1.4655675
## 2 Control 2.7638002
## 3 Control 2.5273274
## 4 Control 2.8903718
## 5 Control 1.6409366
## 6 Control 2.1724764
## 7 Control 2.4449523
## 8 Control 2.9957323
## 9 Control 2.3804716
## 10 Control 2.1610215
## 11 Control 2.5649494
## 12 Control 2.3360199
## 13 Control 2.3025851
## 14 Control 2.9912221
## 15 Control 2.3608540
## 16 Control 2.5922652
## 17 Control 2.2093727
## 18 Control 2.8729995
## 19 Control 2.3978953
## 20 Control 2.6686161
## 21 Control 2.7725887
## 22 Control 2.1077860
## 23 Control 2.6078615
## 24 Control 2.2834023
## 25 Control 2.6019487
## 26 Control 2.7107133
## 27 Control 1.6658182
## 28 Control 3.0411835
## 29 Control 2.0856721
## 30 Control 2.7199788
## 31 Control 2.0268316
## 32 Control 1.9271641
## 33 Control 2.2428351
## 34 Control 1.6154200
## 35 Control 2.7199788
## 36 Control 1.8547343
## 37 Control 2.4362415
## 38 Control 1.1118575
## 39 Control 1.8809906
## 40 Control 2.8593396
## 41 Control 2.2126604
## 42 Control 2.6390573
## 43 Control 1.7698546
## 44 Control 2.6433339
## 45 Control 1.9430489
## 46 Control 2.5989791
## 47 Control 2.1701959
## 48 Control 2.9836597
## 49 Control 2.3155013
## 50 Control 2.3065771
## 51 Control 1.5602477
## 52 Control 2.5718486
## 53 Control 2.0515563
## 54 Control 1.7298841
## 55 Control 2.5680216
## 56 Control 2.7356654
## 57 Control 2.2115657
## 58 Control 2.2575877
## 59 Control 2.3311725
## 60 Control 2.6071243
## 61 Control 2.3655599
## 62 Control 1.8578593
## 63 Control 2.1949999
## 64 Control 2.8501283
## 65 Control 3.1780538
## 66 Control 1.3962447
## 67 Control 1.1662709
## 68 Control 2.1306098
## 69 Control 2.0869136
## 70 Control 2.8255369
## 71 Control 2.5634097
## 72 Control 1.6233408
## 73 Control 2.5997223
## 74 Control 2.5376572
## 75 Control 1.9227877
## 76 Control 1.9358598
## 77 Control 1.7119945
## 78 Control 2.4353662
## 79 Control 1.9754690
## 80 Control 2.1983351
## 81 Control 2.5548990
## 82 Control 1.8733395
## 83 Control 3.0800734
## 84 Control 2.3105533
## 85 Control 2.4060438
## 86 Control 2.7504709
## 87 Control 2.2071749
## 88 Control 2.1424163
## 89 Control 2.2038691
## 90 Control 2.7923913
## 91 Control 2.2321626
## 92 Control 2.3005831
## 93 Control 2.2428351
## 94 Control 2.8644840
## 95 Control 2.2343063
## 96 Control 2.7206373
## 97 Control 1.8609745
## 98 Control 3.0910425
## 99 Control 2.1317968
## 100 Control 2.3437270
## 101 Control 2.3711779
## 102 Control 2.0992442
## 103 Control 2.0980179
## 104 Control 1.9919755
## 105 Control 2.4006188
## 106 Control 2.4578780
## 107 Control 1.2669476
## 108 Control 1.8421357
## 109 Control 2.4915512
## 110 Control 0.8586616
## 111 Control 2.2607209
## 112 Control 2.7219531
## 113 Control 1.3558352
## 114 Control 2.2104698
## 115 Control 2.4185888
## 116 Control 2.8975680
## 117 Control 2.2049723
## 118 Control 1.8115621
## 119 Control 2.6844403
## 120 Control 1.8213183
## 121 Control 2.7581094
## 122 Control 0.8960880
## 123 Control 2.2159373
## 124 Control 2.4965058
## 125 Control 2.1424163
## 126 Control 1.6937791
## 127 Control 2.5079719
## 128 Control 2.3494687
## 129 Control 2.1246539
## 130 Control 2.3005831
## 131 Control 2.0425182
## 132 Control 2.5455313
## 133 Control 1.8033586
## 134 Control 2.2995806
## 135 Control 2.5718486
## 136 Control 3.0277153
## 137 Control 2.3025851
## 138 Control 1.5581446
## 139 Control 3.1958119
## 140 Control 2.6693094
## 141 Control 2.8501283
## 142 Control 2.8201877
## 143 Control 1.9586853
## 144 Control 3.1337536
## 145 Control 1.7316555
## 146 Control 1.7561323
## 147 Control 1.8500284
## 148 Control 2.9134370
## 149 Control 1.6272778
## 150 Control 1.2029723
## 151 Control 2.8970163
## 152 Control 1.6054299
## 153 Control 2.2016592
## 154 Control 1.5623463
## 155 Control 2.3960754
## 156 Control 3.0223742
## 157 Control 2.6468838
## 158 Control 1.9586853
## 159 Control 2.5657183
## 160 Control 1.7334239
## 161 Control 2.5710843
## 162 Control 2.8003255
## 163 Control 2.5152742
## 164 Control 2.2669579
## 165 Control 2.1222615
## 166 Control 1.9271641
## 167 Control 2.4362415
## 168 Control 2.1949999
## 169 Control 1.8779372
## 170 Control 1.8115621
## 171 Control 2.7491921
## 172 Control 1.8373700
## 173 Control 1.9987736
## 174 Control 2.8057817
## 175 Control 2.7107133
## 176 Control 2.2364453
## 177 Control 2.0360120
## 178 Control 2.5112240
## 179 Control 2.4230312
## 180 Control 2.4997953
## 181 Control 2.7978909
## 182 Control 3.0722302
## 183 Control 2.3504224
## 184 Control 2.7087166
## 185 Control 1.9699057
## 186 Control 2.4327358
## 187 Control 2.5233258
## 188 Control 2.4123360
## 189 Control 2.7954504
## 190 Control 2.7324176
## 191 Control 2.5136561
## 192 Control 1.8515995
## 193 Control 2.0255132
## 194 Control 1.9960599
## 195 Control 1.5129270
## 196 Control 2.4096442
## 197 Control 2.7447035
## 198 Control 2.8581929
## 199 Control 2.5907670
## 200 Control 1.7984040
## 201 Fungicida 1.6094379
## 202 Fungicida 1.4747630
## 203 Fungicida 1.7934247
## 204 Fungicida 0.8586616
## 205 Fungicida 1.1505720
## 206 Fungicida 0.9820785
## 207 Fungicida 0.7701082
## 208 Fungicida 1.2354715
## 209 Fungicida 1.8702625
## 210 Fungicida 1.4838747
## 211 Fungicida 2.0476928
## 212 Fungicida 1.7647308
## 213 Fungicida 0.4824261
## 214 Fungicida 1.2974631
## 215 Fungicida 2.1471002
## 216 Fungicida 1.5993876
## 217 Fungicida 1.8991180
## 218 Fungicida 1.0331845
## 219 Fungicida 0.8020016
## 220 Fungicida 1.8245493
## 221 Fungicida 1.5602477
## 222 Fungicida 0.9122827
## 223 Fungicida 1.4816045
## 224 Fungicida 1.6714733
## 225 Fungicida 1.7934247
## 226 Fungicida 2.0255132
## 227 Fungicida 3.0624559
## 228 Fungicida 1.3584092
## 229 Fungicida 1.4816045
## 230 Fungicida 1.6074359
## 231 Fungicida 1.4327007
## 232 Fungicida 1.6677068
## 233 Fungicida 1.8840347
## 234 Fungicida 1.6544113
## 235 Fungicida 0.8796267
## 236 Fungicida 2.1505987
## 237 Fungicida 1.3428648
## 238 Fungicida 2.0579625
## 239 Fungicida 1.5062972
## 240 Fungicida 0.9593502
## 241 Fungicida 1.2527630
## 242 Fungicida 1.7817091
## 243 Fungicida 1.5789787
## 244 Fungicida 1.4231083
## 245 Fungicida 1.5282279
## 246 Fungicida 1.3083328
## 247 Fungicida 0.7884574
## 248 Fungicida 1.2669476
## 249 Fungicida 1.7029283
## 250 Fungicida 1.0818052
## 251 Fungicida 2.2995806
## 252 Fungicida 0.9082586
## 253 Fungicida 1.5602477
## 254 Fungicida 1.6845454
## 255 Fungicida 1.6272778
## 256 Fungicida 2.0955609
## 257 Fungicida 1.2947272
## 258 Fungicida 1.6658182
## 259 Fungicida 2.5447467
## 260 Fungicida 1.7245507
## 261 Fungicida 1.0715836
## 262 Fungicida 1.2864740
## 263 Fungicida 1.8946169
## 264 Fungicida 1.1969482
## 265 Fungicida 1.8050047
## 266 Fungicida 1.3558352
## 267 Fungicida 2.2278615
## 268 Fungicida 1.0952734
## 269 Fungicida 1.4279160
## 270 Fungicida 1.3711807
## 271 Fungicida 2.0756845
## 272 Fungicida 1.8840347
## 273 Fungicida 1.0681531
## 274 Fungicida 1.2669476
## 275 Fungicida 2.2782924
## 276 Fungicida 1.2059708
## 277 Fungicida 1.7334239
## 278 Fungicida 1.8961195
## 279 Fungicida 0.6981347
## 280 Fungicida 1.6134299
## 281 Fungicida 2.1150500
## 282 Fungicida 1.9487632
## 283 Fungicida 1.3350011
## 284 Fungicida 1.0612565
## 285 Fungicida 1.6826884
## 286 Fungicida 2.2181159
## 287 Fungicida 0.6780335
## 288 Fungicida 1.6154200
## 289 Fungicida 1.5260563
## 290 Fungicida 1.4838747
## 291 Fungicida 1.1019401
## 292 Fungicida 1.7387102
## 293 Fungicida 1.4747630
## 294 Fungicida 1.3987169
## 295 Fungicida 1.8373700
## 296 Fungicida 1.9726912
## 297 Fungicida 2.2544447
## 298 Fungicida 1.6863990
## 299 Fungicida 0.5709795
## 300 Fungicida 1.0224509
## 301 Fungicida 1.5727739
## 302 Fungicida 1.5973653
## 303 Fungicida 1.8946169
## 304 Fungicida 1.3350011
## 305 Fungicida 1.7850705
## 306 Fungicida 1.0152307
## 307 Fungicida 1.2753628
## 308 Fungicida 1.9544451
## 309 Fungicida 0.4762342
## 310 Fungicida 1.0885620
## 311 Fungicida 1.7065646
## 312 Fungicida 2.0135688
## 313 Fungicida 1.0152307
## 314 Fungicida 2.0451089
## 315 Fungicida 1.6714733
## 316 Fungicida 0.6523252
## 317 Fungicida 1.5496879
## 318 Fungicida 1.4724721
## 319 Fungicida 0.8628900
## 320 Fungicida 2.1270405
## 321 Fungicida 1.1085626
## 322 Fungicida 0.5423243
## 323 Fungicida 1.8180768
## 324 Fungicida 0.7371641
## 325 Fungicida 1.9810015
## 326 Fungicida 0.7227060#Prueba F
var.test(datos_trans$Diametro_halo ~ datos_trans$Tratamientos, conf.level=0.99)##
## F test to compare two variances
##
## data: datos_trans$Diametro_halo by datos_trans$Tratamientos
## F = 0.94794, num df = 199, denom df = 125, p-value = 0.7311
## alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
## 99 percent confidence interval:
## 0.6187287 1.4274583
## sample estimates:
## ratio of variances
## 0.947942Las varianzas de ambos tratamientos son iguales con un nivel de confianza de 99% por lo que se hace una prueba t de dos datos independientes.
t.test(datos_trans$Diametro_halo ~ datos_trans$Tratamientos, var.equal=T, alternative="greater", conf.level=0.99)##
## Two Sample t-test
##
## data: datos_trans$Diametro_halo by datos_trans$Tratamientos
## t = 15.06, df = 324, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0
## 99 percent confidence interval:
## 0.6709908 Inf
## sample estimates:
## mean in group Control mean in group Fungicida
## 2.293748 1.499455Teniendo en cuenta los resultados del t-test podemos deducir que la hipotesis nula se rechaza debido a que el valor t observado(t=15.06) es mayor que el valor critico evidenciado.
Prueba no parametrica de Wilcox:
wilcox.test(data= datos, Diametro_halo~Tratamiento, conf.level=0.99)##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: Diametro_halo by Tratamiento
## W = 22366, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0Teniendo en cuenta los resultados del Wilcox-test, podemos deducir que la hipotesis nula se rechaza para un nivel de confianza de 99%.
Graficas de los datos transformados:
Boxplot:
library(ggplot2)
Tratamiento <- c(datos_trans$Tratamientos)
Halo <- c(datos_trans$Diametro_halo)
tratamiento_halo_df <- data.frame(Tratamiento,Halo)
posicion_boxplot<-boxplot(datos_trans$Diametro_halo~datos_trans$Tratamientos,
names = c ("Control", "Fungicida"), boxwex=0.4, bch=1,
xlab = "Diametro Halo",
ylab = "Tratamiento",
outline = TRUE)
stripchart(datos_trans$Diametro_halo~datos_trans$Tratamientos,
data=tratamiento_halo_df,
vertical = T,
log = "y",
boxwex = 0.25, bch = 1,
method = "jitter",
jitter = 0.2,
cex = 0.5, pch = 16,
col = rainbow(6),
add = T)## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "boxwex" is not a
## graphical parameter## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "bch" is not a graphical
## parameter## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "boxwex" is not a
## graphical parameter## Warning in plot.xy(xy.coords(x, y), type = type, ...): "bch" is not a graphical
## parameter
Violin plot:
library(ggplot2)
boxplot_position <- ggplot(tratamiento_halo_df, aes(x=datos_trans$Tratamientos,
y=datos_trans$Diametro_halo)) +
geom_violin(aes(fill= datos_trans$Tratamientos)) +
scale_fill_manual(values=c("#0000CC","#CC0000")) +
labs(title="",
subtitle="",
caption="",
x="Tratamiento",
y="Diametro de halo") +
guides(fill = guide_legend(title = "Tratamiento")) + theme_classic()
boxplot_position + geom_boxplot(width=0.3) 
En ambos graficos de logra evidenciar como el diametro del halo es mayor en el tratamiento de control que en el de fungicida por lo que podemos deducir que el fungicida si es efectivo al disminuir el diametro del halo del hongo. Sin embargo tambien hay que tener en cuenta que el tratamiento del fungicida 74 plantas no sobrevivieron por lo que se deberia hacer otro experimento para ver si el fungicida estuvo relacionado con esto.