Pacote em ambiente R para análise de variância e análises complementares | Package in the R environment for analysis of variance and complementary analyses
2014
Emmanuel Arnhold
<p class="western" lang="en-US">Objetivou-se criar pacote em ambiente R, denominado “easyanova”, a fim de disponibilizar funções para realizar análise de variância de tratamentos qualitativos, com várias opções de testes de contrastes de médias e análise de resíduos. O pacote dispõe das funções “ea1()”, “ea2()” e “ec()” e 19 conjuntos de dados. A função “ea1()” realiza análises em 13 delineamentos e também os testes de Kruskal-Wallis e Friedman. A função “ea2()” realiza análises em esquemas experimentais com interação (13 esquemas). A função “ec()” testa contrastes de grupos de médias. Os dados e exemplos disponíveis no pacote são voltados principalmente à experimentação animal. Entre delineamentos possíveis de serem analisados têm-se alguns muito utilizados na experimentação animal, como os quadrados latinos e parcelas subdivididas no tempo. As funções do pacote também são de fácil utilização e fazem ajustes necessários nos casos de experimentos desbalanceados.
显示更多 [+] 显示较少 [-]The objective was to create a package in the R environment, called “easyanova” to provide functions for performing analysis of variance of qualitative treatments with several test options for mean contrasts and residual analysis. The package comprises the functions “ea1()”,”ea2()” and “ec ()” and 19 data sets. The “ea1()” performs analyses in 13 designs and also the tests of Kruskal-Wallis and Friedman. The “ea2()” function performs analyses in experimental schemes with interaction (13 schemes). The “ec()” function tests mean group contrasts. The data and examples available in the package are associated mainly with animal research. Some of the possible analyzable designs are widely used in animal experimentation, such as Latin squares and split plot in time. In addition, the functions of the package are easy to use and make the necessary adjustments in cases of unbalanced experiments.
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