Exemplo: Experimento em DBC com dados Mistos"

In MultivariateAnalysis: Pacote Para Analise Multivariada

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

Ativando o pacote

Após a instalação do pacote é preciso ativa-lo. Para isso, deve-se utilizar a função library ou require

library(MultivariateAnalysis)

Abrindo o conjunto de dados

Posteriormente, deve-se carregar no R o conjunto de dados a serem analizados. Isso pode ser feito de diferentes formas.

Uma possibilidade é utilizando a função read.table. Neste exemplo vamos trabalhar com o banco de dados do pacote, o qual pode ser carregado com a função data.

data("Dados.DBC.Misto")
head(Dados.DBC.Misto)

Analise de variancia Multivariada

Quando se quer saber se há diferença entre os "Tratamentos" do ponto de vista multivariado, pode-se fazer a analise de variância multivariada. Para isso, deve-se utilizar a função MANOVA. Dessa função deve-se considerar o delineamento desejado no argumento Modelo:

1 = Delineamento inteiramente casualizado (DIC)

2 = Delineamento em blocos casualizados (DBC)

3 = Delineamento em quadrado latino (DQL)

4 = Esquema fatorial em DIC

5 = Esquema fatorial em DBC

Res=MANOVA(Dados.DBC.Misto[,1:5],Modelo=2)
Res

Obtenção de medidas de dissimilaridade

Muitas são as opções que este pacote oferece de medidas de dissimilaridade. Convidamos os usuários a ler o manual da funcao Distancia (?Distancia).

Para se ter diferentes medidas de dissimilaridade basta colocar o respectivo numero no argumento Metodo dentro da função Distancia:

Dissimilaridade para os dados quantitativos:

1 = Distancia euclidiana.

2= Distancia euclidiana media.

3 = Quadrado da distancia euclidiana media.

4 = Distancia euclidiana padronizada.

5 = Distancia euclidiana padronizada media.

6 = Quadrado da distancia euclidiana padronizada media.

7 = Distancia de Mahalanobis.

8 = Distancia de Cole Rodgers.

DadosMed=Res$Med
DistMaha=Distancia(DadosMed,Metodo = 7,Cov = Res$CovarianciaResidual)

Informações importantes podem ser obtidas dessa matriz com a função SummaryDistancia:

resumo=SummaryDistancia(DistMaha)
resumo

Dissimilaridade para os dados qualitativos:

Opções de medidas para dados qualitativos

Dados qualitativos: binarios ou multicategoricos

9 = Frequencia de coincidencia.

10 = Frequencia de discordancia.

11 = indice Inverso de 1+coincidencia = 1/(1+c)

Dadosquali=Dados.DBC.Misto[,6:11]

#Excluindo os valores NA
id=is.na(Dadosquali$CorFolha)==FALSE
Dadosquali2=Dadosquali[id,]
#Colocando o nome dos tratamentos na matriz
rownames(Dadosquali2)=Dados.DBC.Misto[id,1]


Distquali=Distancia(Dadosquali2,Metodo = 10)

Obtendo a média ponderada das matrizes de dissimilaridade

#Criando list com as matrizes
dissimilaridades=list(DistMaha,Distquali)
n=c(ncol(DadosMed),ncol(Dadosquali2))
#Calculando a media ponderada
DistMisto=MediaDistancia(dissimilaridades,n)
DistMisto

Obtendo Dendrograma para as 3 medidas de dissimilaridade

A fim de resumir as informações da matriz de dissimilaridade a fim de melhorar a visualização da dissimilaridade, pode-se fazer um Dendrograma com o auxilio da função Dendrograma. Varios algoritimos podem ser utilizados para a construção deste Dendrograma. Para isso, deve-se indicar no argumento Metodo:

1 = Ligacao simples (Metodo do vizinho mais proximo).

2 = Ligacao completa (Metodo do vizinho distante).

3 = Ligacao media entre grupo (UPGMA).

4 = Metodo de Ward.

5 = Metodo de ward (d2).

6= Metodo da mediana (WPGMC).

7= Metodo do centroide (UPGMC).

8 = Metodo mcquitty (WPGMA).

#Dendrograma com o metodo UPGMA
Dendrograma(DistMaha,Metodo=3,Titulo="Dados quantiativos")

Dendrograma(Distquali,Metodo=3, Titulo="Dados qualitativos")

Dendrograma(DistMisto,Metodo=3,Titulo= "Qualitativos + Quantiativos")

Adcionalmente, pode-se fazer o agrupamento Tocher com o auxilio da função Tocher:

Tocher(DistMisto)

Estimativas de correção entre as medidas de dissimilaridade

CorrelacaoMantel(DistMaha,DistMisto)

CorrelacaoMantel(DistMaha,Distquali)

CorrelacaoMantel(Distquali,DistMisto)

MultivariateAnalysis documentation built on May 29, 2024, 5:25 a.m.