Quadrado Latino
# para realizar uma análise de variância em quadrado latino 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(data3)
# para visualizar os dados
data3
# observação: estes dados foram obtidos de Kaps and Lamberson (2009) página 347
# vamos usar a função "ea1()" e gravar o resultado em um objeto chamado "resultado"
# o argumento "design" define o delineamento (3 = quadrado latino)
resultado=ea1(data3, design=3)
# observação: na entrada de dados a primeira coluna deve ser de tratamento, a segunda e a terceira para linhas e colunas e a quarta para a resposta
# para visualizar o resultado
resultado
# ocorre diferença significativa na análise de variância e no teste de médias (tukey) observa-se diferença do tratamento D versus os demais
# 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
# no caso de repetição de quadrados latinos a entrada de dados é feita como na tabela do exemplo que segue e a função é a mesma "ea1()"
# carregar os dados (Kaps and Lamberson, 2009 - página 349)
data(data4)
data4
# análise
ea1(data4, design=4)
# para rodar a análise com várias variáveis resposta altere o argumento "list" para TRUE
resultado=ea1(data4, design=4, list=TRUE)
# observe a documentação da função fazendo
?ea1