Introdução

Neste tutorial vamos aprender a analisar dados morfológicos.

Primeiro, vamos ler os dados usando a função read.csv do R



In [1]:

    
dados_dentus = read.csv("./dados.csv")
head(dados_dentus)









    Out[1]:





UMERO ULNA FEMUR TIBIA ESPECIE

	1 3.214619 8.036072 13.51779 19.01131 A
	2 5.222875 10.83838 15.54714 21.01718 A
	3 5.193021 11.91177 17.24719 22.4319 A
	4 6.5474 11.29309 14.8904 20.17706 A
	5 4.724383 9.897135 14.81104 19.59753 A
	6 4.630147 9.441174 15.24754 19.25937 A

Outra opção, é usar o pacote evolqg, que possui funções para analise de dados e o conjunto de dados que vamos usar:



In [29]:

    
library(evolqg)
library(dplyr)
library(tidyr)


data(dentus)
head(dentus)









    Out[29]:





humerus ulna femur tibia species

	1 3.214619 8.036072 13.51779 19.01131 A
	2 5.222875 10.83838 15.54714 21.01718 A
	3 5.193021 11.91177 17.24719 22.4319 A
	4 6.5474 11.29309 14.8904 20.17706 A
	5 4.724383 9.897135 14.81104 19.59753 A
	6 4.630147 9.441174 15.24754 19.25937 A

Vamos olhar a distribuição do dados usando um grafico de ggplot



In [3]:

    
library(ggplot2)
library(reshape2)

ggplot(melt(dados_dentus, id.vars = "ESPECIE"), aes(ESPECIE, value, 
       group = interaction(ESPECIE, variable), 
       fill = variable)) + geom_violin() + theme_bw()

	UMERO	ULNA	FEMUR	TIBIA	ESPECIE
1	3.214619	8.036072	13.51779	19.01131	A
2	5.222875	10.83838	15.54714	21.01718	A
3	5.193021	11.91177	17.24719	22.4319	A
4	6.5474	11.29309	14.8904	20.17706	A
5	4.724383	9.897135	14.81104	19.59753	A
6	4.630147	9.441174	15.24754	19.25937	A