Blocos ao Acaso

# para realizar uma análise de variância em blocos ao acaso vamos requerer o pacote "easyanova" fazendo

require(easyanova)

# observação: este pacote pode ser utilizado em caso de perda de unidades experimentais

# vamos carregar exemplo do pacote

data(data2)

# para visualizar os dados 

data2

# observação: estes dados foram obtidos de Kaps and Lamberson (2009) página 313

# vamos usar a função "ea1()" e gravar o resultado em um objeto chamado "resultado"

# o argumento "design" define o delineamento (2 = blocos ao acaso)

resultado=ea1(data2, design=2)

# observação: na entrada de dados a primeira coluna deve ser de tratamento, a segunda de blocos e a terceira para a resposta

# para visualizar o resultado

resultado

# ocorre diferença significativa na análise de variância e no teste de médias (tukey) observa-se diferença somente entre tratamentos t3 e t1

# no teste de normalidade e de homogeneidade de variâncias observa-se (p-value>0,05) que os resíduos podem ser considerados aproximadamente normais e com variâncias homogêneas (homocedasticidade)

# observação: o resultado é uma lista e pode ser fracionado

names(resultado)

resultado["Analysis of variance"]

# ou

resultado[1]

resultado["Multiple comparison test"]

# ou

resultado[6]

# para salvar o resultado em arquivo doc (word)

capture.output(resultado, file="Resultado.doc") 

# para salvar o resultado em arquivo txt (bloco de notas)

capture.output(resultado, file="Resultado.txt") 

# outros formatos de arquivo para salvar são odt, ods, docx, xls, xlsx

# para rodar a análise com várias variáveis resposta altere o argumento "list" para TRUE

resultado=ea1(data2, design=2, list=TRUE)

# observe a documentação da função fazendo 

?ea1

Referências

KAPS, M. and LAMBERSON, W. R. Biostatistics for Animal Science: an introductory text. 2nd Edition. CABI Publishing, Wallingford, Oxfordshire, UK, 2009. 504p.