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Resposta contínua

Em experimentos com delineamentos experimentais em que se mede uma variáveld e natureza contínua, nosso interesse é estimar uma medida de tendência central e variabiliade nas unidades experimentais. Com isso é possível aplicar um teste inferencial, calcular a medida do efeito, etc. visando a comparação entre os tratamentos. Vamos trabalhar com o conjunto de dados cochran.beets do pacote agridat, criando o dataframe beets.

library(agridat)
beets <- cochran.beets
beets

Como podemos ver acima, o conjunto bem quatro variáveis, uma que representa o tratamento, o bloco e duas variáveis resposta que são a produtividade e o número de plantas por parcela. Vamos visualizar os dados de todas as repetições por tratamento.

beets %>% 
  ggplot(aes(fert, yield))+
  geom_point()

Podemos notar que parece que há um número diferente de blocos por tratamento. Isso pode ser verdade ou então porque usamos geom_point() que faz com que valores iguais fiquem sobrepostos. Vamos usar geom_jitter() para adicionar um ruído e fazer com que os pontos sejam deslocados na horizontal apenas. Abaixo confirmamos que há realmente seis blocos por tra

beets %>% 
  ggplot(aes(fert, yield))+
  geom_jitter(width = 0.1)

Os tratamentos estão ordenados alfabeticamente, como padrão. Podemos alterar para ordenar da maior para a maior produtividade, conforme vimos anteriormente usando reorder() no elemento x, ou então definindo manualmente a ordenação. Abaixo uma forma simples de definir a ordem dos níveis iniciando pelo tratamento testemunha, seguido dos tratamentos com um, dois ou três macroelementos em combinação.

beets$fert <- factor(beets$fert,
                     levels = c("None",
                                "P",
                                "K",
                                "PK",
                                "PN",
                                "KN",
                                "PKN"))

Refazendo o gráfico e definindo o limite inferior que tem um baseline natural.

beets %>% 
  ggplot(aes(fert, yield))+
  geom_jitter(width = 0.05)+
  ylim(0,10)+
  labs(y = "Produtividade")

beets %>% 
  ggplot(aes(fert, yield))+
  geom_jitter(width = 0.05, color = "gray")+
  stat_summary(fun.data = mean_cl_boot )

beets %>% 
  ggplot(aes(fert, plants))+
  geom_jitter(width = 0.05, color = "gray")+
  stat_summary(fun.data = mean_cl_boot )

library(ggthemes)

## 
## Attaching package: 'ggthemes'

## The following object is masked from 'package:cowplot':
## 
##     theme_map

beets %>% 
  ggplot(aes(plants, yield, size = fert, color = fert))+
  geom_point()+
  scale_color_colorblind()+
  labs(y = "Produtividade", x = "Numero de plantas", title ="Yield and number of plants", subtitle = "Sugarbeet fertilizer experiment" , caption = "Fonte: George Snedecor (1946)")

## Warning: Using size for a discrete variable is not advised.

Dados de experimentos

Resposta contínua