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Funções para análise de experimentos balanceados

ExpDes é um pacote não oficial do R desenvolvido por Denismar Alves Nogueira, Eric Batista Ferreira e Portya Piscitelli Cavalcanti. O pacote contém funções para análise de dados de experimentos balanceados. As funções são de fácil aplicação e apresentam como resultado o quadro de análise de variância, teste de normalidade para os resíduos, o teste de médias para comparar níveis dos fatores (quando qualitativos) e ajuste de modelos de regressão polinomial (quando quantitativo).

As funções disponíveis no pacote ExpDes (nomes em português) podem ser aplicadas aos seguintes tipos de delineamentos experimentais, sempre considerando fatores de efeito fixo:

função descrição
dic() Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado com um só fator.
dbc() Delineamento em Blocos Casualizados balanceado com um só fator.
dql() Delineamento em Quadrado Latino balanceado com um só fator.
fat2.dic() Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado em fatorial duplo.
fat2.dbc() Delineamento em Blocos Casualizados balanceado em fatorial duplo.
fat2.ad.dic() Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado em fatorial duplo com um tratamento adicional.
fat2.ad.dbc() Delineamento em Blocos Casualizados balanceado em fatorial duplo com um tratamento adicional.
fat3.dic() Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado em fatorial triplo.
fat3.dbc() Delineamento em Blocos Casualizados balanceado em fatorial triplo.
fat3.ad.dic() Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado em fatorial triplo com um tratamento adicional.
fat3.ad.dbc() Delineamento em Blocos Casualizados balanceado em fatorial triplo com um tratamento adicional.
psub2.dic() Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado em esquema de parcelas subdivididas.
psub2.dbc() Delineamento em Blocos Casualizados balanceado em esquema de parcelas subdivididas.

Para casos experimentais onde houve perda de observações (desbalanceados), experimentos com blocos incompletos, experimentos em parcela subsubvividida, experimentos com mais de um tratamento adicional, experimentos com emprego de regressão não linear, experimentos com fatores de efeito aleatório, experimentos com emprego de confundimento entre fatores (fatoriais fracionários), experimentos com resposta não normal (e.g. proporções, contagens) pode-se usar as funções lm(), aov(), nls(), e nlme::lme(), glm() do R, dentre outras. No entanto, o usuário deve ter um conhecimento mais aprofundado sobre o tipo de experimento em questão para evitar conclusões equivocadas dos seus resultados. Esses tipos de experimentos exigem mais conhecimento de modelos lineares, álgebra de matrizes, estimação e inferência.

O pacote está disponível nas versões português e inglês. Confesso que só consegui instalar a versão em inglês mas sei que pessoas que instalaram a versão português com sucesso. Sempre ao usar um pacote, faça a citação do mesmo. Use a função citation("ExpDes"). No link está disponível o manual em português do pacote.

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  1. Maria Joseane
    21/11/2011 às 17:19

    OLá

    Gostei do trabalho em relação a programação, pois o que percebo é que facilita muito o trabalho. Gostaria de saber como que instalo em meu r, pois não estou conseguindo.
    Aguardo contato

    • Walmes Zeviani
      21/11/2011 às 20:19

      Se seu SO for Windows, é só baixar o arquivo *.zip do idioma preferido, ir no menu pacotes > instalar a partir de arquivos zip locais, e selecionar o arquivo *.zip. Se for linux, baixe o arquivo *.tar.gz e execute no terminal R CMD INSTALL pacote.tar.gz, em que pacote é o arquivo baixado.

  2. Marcos Vaz
    02/08/2012 às 04:51

    Excelente pacote, cada dia mais paixão pelo R.

  3. Wanderson
    30/09/2012 às 13:16

    Ótimo pacote amigo…
    Não tem um pacote para se analisar um fatorial triplo, em DBC, sob parcela subdividida???
    Não tendo como deveria ser a especificação do modelo para esse tipo de análise??

    • Walmes Zeviani
      01/10/2012 às 10:17

      O pacote contém funções específicas para delineamenteos balanceados e ainda não possui fatorial triplo em parcela subdividida. No entanto, todas as análises feitas por ele podem ser feitas com o conjunto de funções básicas do R, custando um pouco mais de linhas de programação. Suponde 3 fatores de níveis categóricos, experimento balanceado, presença de blocos e um fator a nível de parcela poderia-se usar aov(y~bloco+f1*f2*f3+Error(bloco:f1), …).

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