24 Experimentos com delineamento inteiramente casualizados

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24 Experimentos com delineamento inteiramente casualizados
Nesta sessão iremos usar o R para analisar um experimento em delineamento inteiramente casualizado com apenas um fator. Tal procedimento é também chamado em alguns textos de "análise da variância de simples entrada"(one-way anova). A seguir são apresentados os comandos exemplificando alguns procedimentos usuais para a análise dos dadosde um experimento deste tipo que, neste exemplo, envolve um fator com nove níveis (tratamentos). O primeiro passo é ler os dados.
  > ex01 <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/dados/exemplo01.txt",
  +     head = T)
Caso não consiga executar o comando acima diretamente com o endereço http utilize um navegador para ir até esta página e copie o arquivo exemplo1.txt para o seudiretório de trabalho. Caso o arquivo esteja em outro diretório deve-se colocar o caminho completo deste diretório no argumento de read.table() acima. A seguir vamos inspecionar o objeto que armazena os dados e seus componentes. Em particular é importante certificar-se que a variável resposta é do tipo numeric e, se os níveis de tratamentos forem qualitativos, a variável indicadora dos tratamentosé do tipo factor . Caso isto não ocorra é necessário transformar as variáveis para estes tipos antes de prosseguir com as análises.
  > head(ex01)
    trat resp
  1   t1  385
  2   t1  323
  3   t1  417
  4   t1  370
  5   t1  437
  6   t1  340
  > is.numeric(ex01$resp)
  [1] TRUE
  > is.factor(ex01$trat)
  [1] TRUE
Portando o objeto ex01 é um data-frame com duasvariáveis, sendo uma delas um fator (a variável trat) e a outra uma variável numérica (resp). Vamos iniciar obtendo um rápido resumo dos dados que mostra que este é um experimento "balanceado"com mesmo número de repetições (seis) para cada tratamento. Calculamos também as médias, variâncias e erros padrão das médias para cada tratamento separadamente.
  > summary(ex01)        trat         resp
   t1     : 6   Min.   :115.0
   t2     : 6   1st Qu.:307.5
   t3     : 6   Median :377.5
   t4     : 6   Mean   :353.5
   t5     : 6   3rd Qu.:417.0
   t6     : 6   Max.   :474.0
   (Other):18
  > ex01.nrep <- with(ex01, tapply(resp, trat, length))
  > ex01.mds <- with(ex01, tapply(resp, trat, mean))
  > ex01.var <- with(ex01, tapply(resp, trat, var))  > ex01.se <- with(ex01, tapply(resp, trat, function(x) sqrt(var(x)/length(x))))
  > data.frame(Repet = ex01.nrep, Medias = ex01.mds, Variancias = ex01.var,
  +     EP = ex01.se, row.names = paste("trat", 1:9, sep = "-"))
         Repet   Medias Variancias       EP
  trat-1     6 378.6667   1916.267 17.87114
  trat-2     6 431.5000    987.500 12.82900
  trat-3     6 346.3333   3117.867 22.79571  trat-4     6 293.6667   3494.667 24.13389
  trat-5     6 341.8333   1513.767 15.88378
  trat-6     6 406.0000   1903.600 17.81198
  trat-7     6 164.1667   2173.367 19.03228
  trat-8     6 403.8333   1242.167 14.38846
  trat-9     6 415.6667   1091.067 13.48497
Vamos prosseguir com a análise exploratória com gráficos gerados pelos comandos a seguir e mostrados na Figura 24. Ográfico de esquerda utiliza a função boxcox() do pacote MASS para verificar a necessidade de transformação dos dados o que neste caso não é necessária visto que o valor um está contido no intervalo definido pelas lines tracejadas. A transformação Box-Cox é discutida me mais detalhes em uma outra Seção deste material. O gráfico do meio mostra um boxplot para os dados de cada tratamento, o que deve seranalisado com cautela lembrando que cada boxplot é produzido com apenas seis observações. Optamos aqui por indicar também neste gráfico a média de cada tratamento. O gráfico da direita produzido com stripchart() é uma alternativa ao boxplot para amostras de tamanho pequeno. Na chamada desta função optamos por alterar valores default de alguns argumentos como por exemplo para...
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