10 DICT, DBCT e DQLT
Em algumas áreas das ciências agrárias, é comum realizar avaliações ao longo do tempo ou conduzir experimentos em que uma das variáveis explicativas não é de interesse e o pesquisador queira analisar individualmente, todavia, apresentando em um único gráfico. Nesse sentido, foi desenvolvido as funções DICT, DBCT e DQLT.
Nota: Quando constatado que não há efeito significativo, no gráfico, irá exibir como “ns.”
10.1 DICT
data(simulate1)
with(simulate1, DICT(trat, tempo, resp))##
## -----------------------------------------------------------------
## ANOVA and assumptions
## -----------------------------------------------------------------
## p-value ANOVA Shapiro-Wilk Bartlett Durbin-Watson CV (%)
## 1 9.143052e-05 0.44610417 0.23369500 0.2379509 11.625285
## 2 3.821815e-07 0.93845028 0.30786895 0.6600467 4.163316
## 3 7.822709e-05 0.59104221 0.46541352 0.3244232 4.189412
## 4 1.496061e-02 0.09984009 0.09849058 0.1332682 6.462590
## 5 1.757687e-04 0.67552390 0.42726077 0.3008609 2.566743
## 6 1.138255e-04 0.70461554 0.37578092 0.6357482 2.093636
10.2 DBCT
data(simulate2)
with(simulate2, DBCT(trat, bloco, tempo, resp))##
## -----------------------------------------------------------------
## ANOVA and assumptions
## -----------------------------------------------------------------
## p-value ANOVA Shapiro-Wilk Bartlett Durbin-Watson CV (%)
## 1 3.210683e-04 0.04597748 0.17664020 0.2232452 11.907549
## 2 5.870699e-06 0.32303793 0.23068072 0.6899538 4.465134
## 3 4.517922e-04 0.31186247 0.84811700 0.3190431 4.514334
## 4 8.164832e-03 0.46256418 0.13341771 0.3167184 5.665891
## 5 8.687842e-04 0.11296195 0.29177701 0.3166757 2.765267
## 6 2.543755e-04 0.55188443 0.06254508 0.5822472 2.051416
10.3 DQLT
data(simulate3)
with(simulate3, DQLT(trat, linhas, colunas, tempo, resp))##
## -----------------------------------------------------------------
## ANOVA and assumptions
## -----------------------------------------------------------------
## p-value ANOVA Shapiro-Wilk Bartlett Durbin-Watson CV (%)
## 1 0.8315413 0.1585848 0.7511662 0.2932159 15.99516
## 2 0.8315413 0.1585848 0.7511662 0.2932159 15.99516
## 3 0.8315413 0.1585848 0.7511662 0.2932159 15.99516
## 4 0.8211590 0.1062631 0.8433703 0.2928187 15.81922
## 5 0.8656823 0.1087673 0.7100666 0.2383646 17.44844
10.4 TBARPLOT.reverse
A pedido de alguns usuários, foi desenvolvido a função TBARPLOT.reverse, que realiza um gráfico reverso ao gráfico de colunas do default das funções, ou seja, ao invés da variável que não é de interesse ser representada pelo eixo x, ela será adicionada a legenda e a variável de interesse será representada no eixo x.
data(simulate1)
a=with(simulate1, DICT(trat, tempo, resp))##
## -----------------------------------------------------------------
## ANOVA and assumptions
## -----------------------------------------------------------------
## p-value ANOVA Shapiro-Wilk Bartlett Durbin-Watson CV (%)
## 1 9.143052e-05 0.44610417 0.23369500 0.2379509 11.625285
## 2 3.821815e-07 0.93845028 0.30786895 0.6600467 4.163316
## 3 7.822709e-05 0.59104221 0.46541352 0.3244232 4.189412
## 4 1.496061e-02 0.09984009 0.09849058 0.1332682 6.462590
## 5 1.757687e-04 0.67552390 0.42726077 0.3008609 2.566743
## 6 1.138255e-04 0.70461554 0.37578092 0.6357482 2.093636
TBARPLOT.reverse(a)