Bloques completos aleatorizados (BCA) en R

# Tabla 2.5 Rendimiento de grano de arroz variedad IR8 con seis diferentes niveles de siembra, usando diseño de BCA con cuatro repeticiones

# Cargando datos 
semilla = read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/Table 2.5 - datos.csv", header = T)

# Mostrando contenido de "Table 2.5-datos"
semilla

   trt    rep rend
1   25   RepI 5113
2   25  RepII 5398
3   25 RepIII 5307
4   25  RepIV 4678
5   50   RepI 5346
6   50  RepII 5952
7   50 RepIII 4719
8   50  RepIV 4264
9   75   RepI 5272
10  75  RepII 5713
11  75 RepIII 5483
12  75  RepIV 4749
13 100   RepI 5164
14 100  RepII 4831
15 100 RepIII 4986
16 100  RepIV 4410
17 125   RepI 4804
18 125  RepII 4848
19 125 RepIII 4432
20 125  RepIV 4748
21 150   RepI 5254
22 150  RepII 4542
23 150 RepIII 4919
24 150  RepIV 4098

str(semilla)

'data.frame':   24 obs. of  3 variables:
 $ trt : int  25 25 25 25 50 50 50 50 75 75 ...
 $ rep : Factor w/ 4 levels "RepI","RepII",..: 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...
 $ rend: int  5113 5398 5307 4678 5346 5952 4719 4264 5272 5713 ...

# Convirtiendo "trt" en variables categóricas
semilla$trt = factor(semilla$trt)

# Reorganizando tabla (no necesario)
attach(semilla)
xtabs(rend ~ trt + rep)

     rep
trt   RepI RepII RepIII RepIV
  25  5113  5398   5307  4678
  50  5346  5952   4719  4264
  75  5272  5713   5483  4749
  100 5164  4831   4986  4410
  125 4804  4848   4432  4748
  150 5254  4542   4919  4098

# Gráfico
with (semilla, interaction.plot(rep, trt, rend))

# Análisis de varianza (completo)
anova(lm(rend ~ rep + trt))

Analysis of Variance Table

Response: rend
          Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)   
rep        3 1944361  648120    5.86 0.0074 **
trt        5 1198331  239666    2.17 0.1128   
Residuals 15 1658376  110558                  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

# Análisis de varianza (sin bloques)
anova(lm(rend ~ trt))

Analysis of Variance Table

Response: rend
          Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
trt        5 1198331  239666     1.2   0.35
Residuals 18 3602737  200152               

# Diagnosticos del modelo
plot(lm(rend ~ rep + trt))

   

Fuente: Paginas 22 – 30; Statistical Procedures for Agricultural Research. 1984. Gómez, K.A.; Gómez, A.A. Segunda Edición; IRRI—John Wiley & Sons