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Otimizando uma ANOVA two-way.

Frequentemente colegas reclamam que é laborioso a análise no R quando se tem muitas variáveis em uma base de dados. Então, para atender este público, elaborei um pequeno exemplo mostrando que é possível e rápido fazer uma ANOVA cuja base de dados tem muitas variáveis. Suponhamos um experimento cujo  o delineamento foi em blocos casualisados, e cujo interesse foi avaliar 4 tratamentos. Como variável resposta, o pesquisador avaliou um total de 10 variáveis. Segue então o script abaixo:

#Criando os fatores e variáveis

Bloco<-gl(5,4,label=c(paste("bloco",LETTERS[1:5])))
Trat<-rep(paste("grupo",1:4),5)
var1  <- rnorm(20,mean=20,sd=5)
var2  <- rnorm(20,mean=10,sd=3)
var3  <- rnorm(20,mean=16,sd=4)
var4  <- rnorm(20,mean=14,sd=2)
var5  <- rnorm(20,mean=18,sd=6)
var6  <- rnorm(20,mean=9,sd=1)
var7  <- rnorm(20,mean=10,sd=2)
var8  <- rnorm(20,mean=19,sd=9)
var9  <- rnorm(20,mean=17,sd=7)
var10 <- rnorm(20,mean=12,sd=3)

dados <- data.frame(Bloco,Trat,var1,var2,var3,var4,var5,var6,var7,var8,var9,var10)
summary(dados)

#Uma rápida exploração gráfica
variaveis <- dados[,-c(1:2)]
titulos   <- names(variaveis)
par(mfrow=c(4,3))
for(i in 1:ncol(variaveis)){
boxplot(variaveis[[i]] ~ Trat, main=titulos[[i]], data=dados)
}

#Análise de variância
modelo <- list()
for(i in 1:ncol(variaveis)){
modelo[[i]] <- lm(variaveis[[i]] ~ Bloco + Trat, data=dados)
}
lapply(modelo,anova)

#Análise de resíduos
residuos <- list()
for(i in 1:ncol(variaveis)){
residuos[[i]] <- modelo[[i]]$res
}
lapply(residuos,shapiro.test)

#Análise de homogeneidade de variâncias
library(car)
for(i in 1:ncol(variaveis)){
print(leveneTest(variaveis[[i]] ~ Trat, data=dados))
}

#Teste de Comparações de médias
library(agricolae)
for(i in 1:ncol(variaveis)){
print(HSD.test(modelo[[i]], "Trat", group=TRUE))
}

É isso aí. Espero que seja útil. Abraços!!

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Categorias:dados
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