B

bar.group() {agricolae}

¡Atención!
Instalar el paquete agricolae para hacer uso de la función bar.group. 

Para ello utilizar el siguiente código:

install.packages("agricolae")

Descripción	Argumentos
Realiza un gráfico de barras de las medias de los tratamientos a comparar	x = objeto creado por una prueba de comparación horiz = Barras horizontales (FALSE), barras verticales (TRUE) decreasing = orden decreciente de las medias (TRUE), orden ascendente de las medias (FALSE) ylim = vector numérico de longitud 2. Indica los rangos del eje y border = color del borde de las barras color = color de las barras las = 1: etiquetas en posición horizontal

Más información: Colores en R

#Importación de datos
DATOS.A = data.frame(
  trat = factor(rep(c("A","B","C"),
                    each = 5)),
  bl = factor(rep(c("I","II","III","IV","V"),
                  times = 3)),
  as = c(9.04,8.91,9.68,10.36,10.2,
         10.32,10.04,10.8,11.11,11.42,
         10.04,9.79,10.44,11.1,10.76)
)
#Construcción del modelo
modelo.A = lm(as ~ trat + bl, DATOS.A)
#Prueba de comparación
library(agricolae)
Tukey.A = HSD.test(
  y = modelo.A,
  trt = "trat",
  alpha = 0.05,
  group = TRUE,
  unbalanced = FALSE)
#Gráfico
bar.group(x = Tukey.A$groups,
          horiz = FALSE,
          decreasing = TRUE,
          ylim=c(0,15),
          border="#710F99",
          col = "#E9B2FF",
          las = 1)

bartlett.test() {stats}

Descripción	Argumentos
Realiza la prueba de Bartlett para evaluar la homegenidad de la varianza entre grupos	x = objeto lm g = un vector u objeto factor que da el grupo para los elementos correspondientes de x (variable independiente) data = data.frame

#Construcción del modelo
modelo = lm(formula = pH ~ Departamento, data = datos)
bartlett.test(x = resid(modelo),
              g = datos$Departamento,
              data = datos)

## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  resid(modelo) and datos$Departamento
## Bartlett's K-squared = 1.1708, df = 1, p-value = 0.2792

boxplot() {graphics}

Descripción	Argumentos
Permite crear un gráfico de cajas para visualizar la distribución de un conjunto de datos	Indicar el vector o variable a graficar horizontal = TRUE (el gráfico de cajas se presenta en forma horizontal) FALSE (el gráfico de cajas se presenta en forma vertical) En el código se nombran otros argumentos opcionales para personalizar la apariencia del gráfico

boxplot(datos$pH,horizontal = TRUE)  #Forma horizontal

boxplot(datos$pH,horizontal = FALSE) #Forma vertical

Se realizó un gráfico de cajas para la variable pH de la Tabla 1: datos.

También, se puede realizar un gráfico de cajas que muestre la variable pH en función de la variable Departamento. En R se lo indica con el símbolo “~”. Ambas variables (pH y Departamento) pertenecen a la Tabla 1: datos. En R con el argumento data= se especifica el nombre del objeto que contiene las variables a ser analizadas

boxplot(pH ~ Departamento, data = datos)

Puede agregarle diferentes argumentos al gráfico para personalizarlo, por ejemplo:

boxplot(pH ~ Departamento, data = datos, # Datos
        horizontal = FALSE,              # Horizontal o vertical
        lwd = 1,                         # Grosor de las lineas
        col = rainbow(2),                # Color
        xlab = "Departamento",           # Etiqueta eje X
        ylab = "pH ",                    # Etiqueta eje Y
        main = "Boxplot",                # Título
        border = "black",                # Color del borde del boxplot
        outbg = "green",                 # Color de los datos atípicos
        whiskcol = "blue",               # Color de los bigotes
        whisklty = 2)                    # Tipo de línea para los bigotes
media = tapply(datos$pH, datos$Departamento, mean)
media

## Humahuaca   Tumbaya 
##  3.912308  3.495000

points(media)

boxplot.stats() {grDevices}

Descripción	Argumentos
Extrae los estadísticos requeridos para construir un boxplot	x = serie de datos

boxplot.stats(datos$pH)

## $stats
## [1] 2.97 3.40 3.70 3.95 4.73
## 
## $n
## [1] 17
## 
## $conf
## [1] 3.489237 3.910763
## 
## $out
## [1] 4.86 4.79

Esta función devuelve 4 resultados: a) cinco medidas de resumen (bigote inferior, q1, mediana, q3, bigote superior), b) el tamaño muestral n, c) los límites de la “muesca” en la caja (la cual no empleamos en este curso) y d) los outliers.

boxplot.stats(datos$pH)$out

## [1] 4.86 4.79

boxplot.stats(datos$pH)$stats

## [1] 2.97 3.40 3.70 3.95 4.73

Al añadir $ al final del código se especifica que, de todos los resultados posibles generados en la salida de la función, se muestre únicamente el resultado deseado. En este caso se observa outliers y las cinco medidas de resumen.

summary(datos$pH) #Verificación de la salida obtenida

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   2.970   3.400   3.700   3.814   3.950   4.860