Clase 4

Diseños

library(collapsibleTree)

Factorial simple en arreglo completamente al azar

set.seed(2022)
rto = rnorm(48,3,0.3)
factor = gl(3, 16,48,c('V1','V2','V3'))
dt = data.frame(factor,rto)
head(dt)

##   factor      rto
## 1     V1 3.270043
## 2     V1 2.647996
## 3     V1 2.730754
## 4     V1 2.566650
## 5     V1 2.900696
## 6     V1 2.129811

collapsibleTree(dt,hierarchy = c("factor"
                                 ,"rto"))

data = expand.grid( x = seq(0,210,30),
                    y = seq(0,210,40))
data$var = sample(1:3, 48, replace = T)

plot(data$x, data$y, pch = 8, col = data$var, cex = 2)
grid(8,6)

Diseño factorial simple en bloques al azar

#agregando variable de bloqueo 
dt$bloque =gl(2, 8, 48,c("ANTERIOR","POSTERIOR"))

dt$x = data$x
dt$y = data$y

Arbol colapsable con el bloqueo

collapsibleTree(dt, hierarchy = c("bloque","factor","rto"))

Dibujo de la disposición del experimento

library(ggplot2)
dt$factor = sample(dt$factor, 48, replace = T)
ggplot(dt, aes(x = x, y = y, color = factor, size = rto))+
  geom_point()+
  facet_wrap(~bloque,scales = "free")+
  theme_minimal()

Factorial completo en arreglo completamente al azar

#definen variables y dataframe 
set.seed(2022)
rto = rnorm(48,3,0.3)
factor_1 = gl(3,16,48,c("V1","V2","V3"))
factor_2 = gl(2,8,48,c("FERTILIZADO", "NO FERTILIZADO"))

dt=data.frame(factor_1,factor_2, rto)

head(dt)

##   factor_1    factor_2      rto
## 1       V1 FERTILIZADO 3.270043
## 2       V1 FERTILIZADO 2.647996
## 3       V1 FERTILIZADO 2.730754
## 4       V1 FERTILIZADO 2.566650
## 5       V1 FERTILIZADO 2.900696
## 6       V1 FERTILIZADO 2.129811

Arbol colapsable

collapsibleTree(dt, hierarchy = c("factor_1","factor_2","rto"))

Interacción entre los tratamientos

dt$trt = interaction(dt$factor_1,
                     dt$factor_2)
dt$trt = as.factor(dt$trt)
dt$col = dt$trt
levels(dt$col) = 1:6
dt$col = sample(dt$col, 48, replace = T)
dt$x = data$x
dt$y = data$y
plot(dt$x, dt$y, pch = 8, cex = 2,
     col = dt$col)
grid(6, 8)