Parcelas Subdivididas - DBC
Hellen Silva
26 dezembro, 2022
1 Introdução
Para nossa análise, usaremos os dados de um experimento sobre a adubação nitrogenada em milho, em parcelas subdivididas, no qual foram comparados: 4 Adubos e 3 Doses, em 4 blocos casualizados.
Os tipos de Adubos e Doses foram:
Adubos (A):
A1 : Salitre do Chile;
A2 : Sulfato de amônio;
A3 : Uréia;
A4 : Calnitro.
Doses (D):
D1 : 10 kg de N/ha;
D2 : 40 kg de N/ha;
D3 : 70 kg de N/ha.
2 Carregando pacotes necessários
pacotes <- c("easyanova","ExpDes.pt", "readxl")
if(sum(as.numeric(!pacotes %in% installed.packages())) != 0){
instalador <- pacotes[!pacotes %in% installed.packages()]
for(i in 1:length(instalador)) {
install.packages(instalador, dependencies = T)
break()}
sapply(pacotes, require, character = T)
} else {
sapply(pacotes, require, character = T)
}## easyanova ExpDes.pt readxl
## TRUE TRUE TRUE3 Visualização do banco de dados
library(rmarkdown)
paged_table(dados)4 Análise exploratória
4.1 Verificando se existem dados faltantes
any(is.na(dados))## [1] FALSE4.2 Resumo do Banco de Dados
str(dados)## tibble [48 × 4] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ FatorA: chr [1:48] "A1" "A1" "A1" "A2" ...
## $ FatorB: chr [1:48] "D1" "D2" "D3" "D1" ...
## $ Bloco : num [1:48] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Resp : num [1:48] 2747 2889 3578 3164 3831 ...4.3 Atachando os Dados
attach(dados)5 Análise dos Dados
5.1 Análise Gráfica
par(mfrow=c(1,3))
boxplot(split(dados$Resp,dados$FatorA), style.bxp="old", xlab="Adubo", ylab="Produção de milho", medchar = T, medpch = 8)
boxplot(split(dados$Resp,dados$FatorB), style.bxp="old", xlab="Dose", ylab="Produção de milho", medchar = T, medpch = 8)
boxplot((dados$Resp~dados$FatorA*dados$FatorB), style.bxp="old", xlab="Adubo X Dose",ylab="Produção de milho", medchar = T, medpch = 8)
5.2 Interação entre os fatores
par(mfrow=c(1,2))
interaction.plot(dados$FatorA,dados$FatorB,dados$Resp, lwd=2)
interaction.plot(dados$FatorB,dados$FatorA,dados$Resp, lwd=3)
6 Análise
psub2.dbc(dados$FatorA,dados$FatorB,dados$Bloco,dados$Resp,
quali = c(TRUE, TRUE),
mcomp = "tukey", fac.names = c("Adubação", "Dose"),
sigT = 0.05, sigF = 0.05)## ------------------------------------------------------------------------
## Legenda:
## FATOR 1 (parcela): Adubação
## FATOR 2 (subparcela): Dose
## ------------------------------------------------------------------------
##
## ------------------------------------------------------------------------
## Quadro da analise de variancia
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc Pr(>Fc)
## Adubação 3 2486093 828698 2.5815 0.11818
## Bloco 3 3198892 1066297 3.3216 0.07058 .
## Erro a 9 2889146 321016
## Dose 2 4703630 2351815 31.5765 < 2e-16 ***
## Adubação*Dose 6 1286153 214359 2.8781 0.02945 *
## Erro b 24 1787519 74480
## Total 47 16351434
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## ------------------------------------------------------------------------
## CV 1 = 18.63581 %
## CV 2 = 8.976448 %
##
##
##
## Interacao significativa: desdobrando a interacao
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Desdobrando Adubação dentro de cada nivel de Dose
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc valor.p
## Adubação : Dose D1 3.00000 933524.5 311174.8 1.986323 0.152462
## Adubação : Dose D2 3.00000 1856524.2 618841.4 3.950252 0.025249
## Adubação : Dose D3 3.00000 982197.5 327399.2 2.089888 0.13765
## Erro combinado 17.84912 2796221.2 156658.7
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Adubação dentro de Dose D1
## ------------------------------------------------------------------------
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 A1 2666.75
## 2 A2 3045.50
## 3 A3 2365.50
## 4 A4 2732.25
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Adubação dentro de Dose D2
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a A2 3541
## ab A3 2865
## ab A1 2752.25
## b A4 2687.25
## ------------------------------------------------------------------------
##
## Adubação dentro de Dose D3
## ------------------------------------------------------------------------
## De acordo com o teste F, as medias desse fator sao estatisticamente iguais.
## ------------------------------------------------------------------------
## Niveis Medias
## 1 A1 3776.75
## 2 A2 3619.00
## 3 A3 3238.75
## 4 A4 3193.50
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Desdobrando Dose dentro de cada nivel de Adubação
## ------------------------------------------------------------------------
## GL SQ QM Fc valor.p
## Dose : Adubação A1 2 3052014.0 1526007.00 20.488823 6e-06
## Dose : Adubação A2 2 774008.7 387004.33 5.196086 0.013336
## Dose : Adubação A3 2 1535673.2 767836.58 10.309303 0.000587
## Dose : Adubação A4 2 628087.5 314043.75 4.216486 0.026958
## Erro b 24 1787519.3 74479.97
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Dose dentro de Adubação A1
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a D3 3776.75
## b D2 2752.25
## b D1 2666.75
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Dose dentro de Adubação A2
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a D3 3619
## a D2 3541
## b D1 3045.5
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Dose dentro de Adubação A3
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a D3 3238.75
## a D2 2865
## b D1 2365.5
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------
##
##
## Dose dentro de Adubação A4
## ------------------------------------------------------------------------
## Teste de Tukey
## ------------------------------------------------------------------------
## Grupos Tratamentos Medias
## a D3 3193.5
## ab D1 2732.25
## b D2 2687.25
## ------------------------------------------------------------------------
## ------------------------------------------------------------------------7 Conclusão
A interação entre Adubo*Dose foi significativa, então podemos concluir que existe dependência entre os fatores, ou seja, o fator Adubo depende do fator Dose ou o fator Dose depende do fator Adubo sobre produção de milho, em kg/ha.
Fazendo o Desdobramento do fator dose dentro de cada nível de adubação, temos:
1- Para o Adubo 1, o melhor resultado foi obtido foi pela Dose 3, onde que teve uma maior média de produção. A dose 1 e 2 diferem estatisticamente.
2- Para o Adubo 2, os melhores resultados foram apresentados pela Dose 2 e pela Dose 3.
3- Para o Adubo 3, a Dose 2 e a Dose 3 não diferiu estatisticamente, ou seja, eles apresentaram uma melhor produção.
4- Para o adubo 4, a maior produção apresentada foi pela Dose 3.
Assim, ao nível de 5% de significância temos evidências estatísticas para afirmar, que a Dose 3 tem a mesma eficiência nos 4 tipos de Adubos.