DCL

Código y representación gráfica de dispersión media-media del método LSD, empleando el paquete agricolae en R:

diffograph(LSD, cex.axis = 2, xlab = "Rendimiento de variedades", ylab = "Rendimiento",cex = 2)

Códigos completos para analizar el Diseño Cuadrado Latino (DCL) que aparece en el Capítulo 8 (pp. 101–109) de Experimentación en Agricultura.

Códigos de R

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# EXPERIMENTACIÓN EN AGRICULTURA                              
# Fernández Escobar, R.; Trapero, A.; Domínguez, J. 2010       
# CAPÍTULO 8 - CUADRADO LATINO                  
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# Agregando datos de Table 8.1 a R.
datos <- data.frame(fila = factor(rep(1:4,each=4)), columna = factor(rep(1:4,4)),
                    variedad    = c("var3", "var4", "var2", "var1",
                                    "var2", "var1", "var3", "var4",
                                    "var4", "var3", "var1", "var2",
                                    "var1", "var2", "var4", "var3"),
                    rendimiento = c(  10.5,    7.7,   12.0,   13.2,
                                      11.1,   12.0,   10.3,    7.5,
                                       5.8,   12.2,   11.2,   13.7,
                                      11.6,   12.3,    5.9,   10.2)); datos

# Generar gráfico de cajas
par(mfrow=c(2,2))
plot(rendimiento ~ fila + columna + variedad, datos)
#  ANOVA
modelo <- lm(rendimiento ~ fila + columna + variedad, datos)
anova(modelo); plot (modelo)

modelo <- aov(rendimiento ~ fila + columna + variedad, datos)
summary(modelo); model.tables(modelo, "means")

# LSD
library(agricolae)

LSD <- LSD.test(modelo, "variedad", group = T); LSD

LSD <- LSD.test(modelo, "variedad", group = T, alpha = 0.01); LSD

LSD <- LSD.test(modelo, "variedad", group = F)
diffograph(LSD, cex.axis = 2, xlab = "Rendimiento de variedades", ylab = "Rendimiento",cex = 2)

# Tukey
library(multcomp)

TUKEY <- TukeyHSD(modelo); TUKEY$variedad #opción 1

plot(TUKEY , las=1 , col="red" )

TUKEY <- glht(modelo, linfct = mcp(variedad = "Tukey")); summary(TUKEY) # opción 2

TUKEY <- cld(TUKEY);  plot(TUKEY)

# Eficiencia relativa del Diseño Cuadrado Latino
modelo <- lm(rendimiento ~ fila + columna + variedad, datos)
# sobre DCA
eficiencia <- lm(rendimiento ~ variedad, datos)
(summary(eficiencia)$sig/summary(modelo)$sig)^2

# sobre DBA
eficiencia <- lm(rendimiento ~ variedad + fila, datos)
(summary(eficiencia)$sig/summary(modelo)$sig)^2

eficiencia <- lm(rendimiento ~ variedad + columna, datos)
(summary(eficiencia)$sig/summary(modelo)$sig)^2

Códigos de SAS

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 EXPERIMENTACIÓN EN AGRICULTURA                             

 Fernández Escobar, R.; Trapero, A.; Domínguez, J. 2010      

 CAPÍTULO 8 - CUADRADO LATINO                 

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DATA maizfr;

INPUT fila columna variedad rendimiento;

CARDS;

1 1 3 10.5

1 2 4 7.7

1 3 2 12

1 4 1 13.2

2 1 2 11.1

2 2 1 12

2 3 3 10.3

2 4 4 7.5

3 1 4 5.8

3 2 3 12.2

3 3 1 11.2

3 4 2 13.7

4 1 1 11.6

4 2 2 12.3

4 3 4 5.9

4 4 3 10.2

;

ODS HTML;

PROC PRINT;

PROC MEANS MEAN MIN MAX STD STDERR;

   VAR rendimiento;

   CLASS variedad;

RUN;

* ANOVA, separación de medias empleando LSD;

PROC GLM;

   CLASS fila columna variedad;

   MODEL rendimiento = fila columna variedad;

   OUTPUT OUT = diagnostico PREDICTED = yhat RESIDUAL = residuos;

   MEANS variedad / LSD;

   MEANS variedad / LSD ALPHA=.01;

   MEANS variedad / TUKEY;

   LSMEANS variedad / PDIFF ADJUST = TUKEY;

TITLE 'ANÁLISIS PARA EL DISEÑO CUADRADO LATINO';

* Comprobación visual de los residuos;

PROC PRINT DATA = diagnostico;

PROC PLOT DATA  = diagnostico;

   PLOT yhat*residuos = variedad;

RUN;

* Normalidad de los residuos;

PROC UNIVARIATE DATA = diagnostico NORMAL;

   VAR residuos;

RUN;

* Test de Tukey para no aditividad;

DATA diag; SET diagnostico;

   nonadd = yhat**2;

PROC GLM;

   CLASS fila columna variedad;

   MODEL rendimiento = fila columna variedad nonadd / SS1 SOLUTION;

RUN;

QUIT; 

ODS HTML CLOSE;

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Bajar capítulo8.R, capítulo 8.sas, tabla 8.1.xlsx