Delineamento-em-Blocos-com-R-Sorteio-de-Tratamentos

BlocoseHierarquicos MiguelJorge 20251129 Delineamento em Blocos libraryggplot2 librarydplyr Anexando pacote dplyr Os seguintes objetos são mascarados por packagestats filter lag Os seguintes objetos são mascarados por packagebase intersect setdiff setequal union libraryreadxl dados readxlsxexemplocomblocosxlsx dados A tibble 24 x 4 bloco ue trat enzima dbl dbl chr dbl 1 1 1 D2 440 2 1 2 D1 366 3 1 3 Placebo 437 4 2 1 D2 203 5 2 2 Placebo 295 6 2 3 D1 202 7 3 1 D1 306 8 3 2 Placebo 374 9 3 3 D2 248 10 4 1 Placebo 330 i 14 more rows Sorteio de 3 tratamentos em 8 blocos de tamanho 3 Passo 1 Defina tratamentos e os blocos 1 tratamentos cPlacebo D1 D2 nblocos 8 Passo 2 Construa as colunas de blocos e de unidades dentro de blocos bloco rep1nblocos each lengthtratamentos unidade rep13 times nblocos cbindbloco unidade bloco unidade 1 1 1 2 1 2 3 1 3 4 2 1 5 2 2 6 2 3 7 3 1 8 3 2 9 3 3 10 4 1 11 4 2 12 4 3 13 5 1 14 5 2 15 5 3 16 6 1 17 6 2 18 6 3 19 7 1 20 7 2 21 7 3 22 8 1 23 8 2 24 8 3 Passo 3 Faça o sorteio em cada bloco sorteio lapply1nblocos functionx sampletratamentos sorteio 1 1 D1 D2 Placebo 2 1 D1 D2 Placebo 3 1 D2 Placebo D1 4 1 Placebo D1 D2 2 5 1 D1 Placebo D2 6 1 D1 D2 Placebo 7 1 Placebo D2 D1 8 1 Placebo D1 D2 Explicação lapply é uma função usada para aplicar uma operação a cada elemento de uma lista ou vetor retornando os resultados como uma lista É muito útil para automatizar tarefas repetitivas No caso está aplicando sample sorteio para cada bloco Veja que o resultado do sorteio é no formato de lista Vamos tirar esse formato para ficar uma coluna tratamento unlistsorteio Passo 4 Monte o dataframe com as colunas sorteioblocos dataframe bloco unidade tratamento ggplotsorteioblocos aesx factorbloco y unidade fill tratamento geomtilecolor yellow geomtextaeslabel tratamento color black size 3 scaleyreversebreaks 13 labsx Bloco y Unidade experimental thememinimal 3 D1 D2 Placebo D1 D2 Placebo D2 Placebo D1 Placebo D1 D2 D1 Placebo D2 D1 D2 Placebo Placebo D2 D1 Placebo D1 D2 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 Bloco Unidade experimental tratamento D1 D2 Placebo Análise dos resultados de um experimento em blocos Cada bloco foi formado por filhotes de cada ninhada de animais de laboratório Três tratamentos foram sorteados Placebo D1 e D2 aos filhotes de cada ninhada A resposta é uma medida de uma enzima no plasma Transformar bloco e trat em fatores dadosbloco factordadosbloco dadostrat factordadostrat Descritivas Por tratamento descritivastrat dados groupbytrat summarizemediameanenzima dpsdenzima descritivastrat A tibble 3 x 3 trat media dp fct dbl dbl 1 D1 325 839 2 D2 295 749 3 Placebo 371 884 Por bloco 4 descritivasbloco dados groupbybloco summarizemediameanenzima dpsdenzima descritivasbloco A tibble 8 x 3 bloco media dp fct dbl dbl 1 1 414 421 2 2 233 539 3 3 309 632 4 4 284 471 5 5 294 437 6 6 354 522 7 7 304 660 8 8 450 977 Análise errada ignorando blocagem analisesemblocos lmenzimatrat datadados anovaanalisesemblocos Analysis of Variance Table Response enzima Df Sum Sq Mean Sq F value PrF trat 2 23887 119434 17525 01978 Residuals 21 143119 68152 Veja que o QMResidual é enorme e não conseguimos identificar qualquer efeito de tratamento Análise correta incluindo efeitos de blocos no modelo analisecomblocos lmenzimablocotrat datadados anovaanalisecomblocos Analysis of Variance Table Response enzima Df Sum Sq Mean Sq F value PrF bloco 7 108170 154528 61901 0001925 trat 2 23887 119434 47843 0026095 Residuals 14 34949 24964 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 parmfrowc2 2 plotanalisecomblocos 5 20 25 30 35 40 45 50 10 0 Fitted values Residuals Residuals vs Fitted 21 20 23 2 1 0 1 2 2 0 2 Theoretical Quantiles Standardized residuals QQ Residuals 21 20 23 20 25 30 35 40 45 50 00 10 Fitted values Standardized residuals ScaleLocation 20 21 23 3 0 2 Factor Level Combinations Standardized residuals 1 2 3 4 5 6 7 8 bloco Constant Leverage Residuals vs Factor Levels 21 20 23 summaryanalisecomblocos Call lmformula enzima bloco trat data dados Residuals Min 1Q Median 3Q Max 97900 23460 06417 20766 77313 Coefficients Estimate Std Error t value Prt Intercept 40925 3225 12689 455e09 bloco2 18107 4080 4438 0000562 bloco3 10500 4080 2574 0022072 bloco4 12990 4080 3184 0006626 bloco5 12030 4080 2949 0010569 bloco6 5990 4080 1468 0164128 bloco7 11017 4080 2700 0017240 bloco8 3620 4080 0887 0389876 tratD2 3087 2498 1236 0236833 tratPlacebo 4591 2498 1838 0087399 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 6 Residual standard error 4996 on 14 degrees of freedom Multiple Rsquared 07907 Adjusted Rsquared 06562 Fstatistic 5878 on 9 and 14 DF pvalue 0001764 Testando contrastes específicos libraryemmeans Warning pacote emmeans foi compilado no R versão 452 Welcome to emmeans Caution You lose important information if you filter this packages results See untidy em emmeansanalisecomblocos trat meusContrastes list PlacebovsTratado c1 1 22 D1vsD2c11 0 Contrastesestimados contrastem methodmeusContrastes adjust Bonferroni IC confintContrastesestimados IC contrast estimate SE df lowerCL upperCL PlacebovsTratado 613 216 14 0706 1156 D1vsD2 309 250 14 3182 936 Results are averaged over the levels of bloco Confidence level used 095 Conflevel adjustment bonferroni method for 2 estimates 7