#                                    Teste t-pareado
#-----------------------------------------------------------------------------------------------# 

library(lattice)
library(epiDisplay)

# Defina o diretório de trabalho:

setwd("")

setwd("D:/A1 DATA/Curso R 2020/Dados")



# Importe os bancos de dados em "Esquistossomose.xls" e dê os nomes de "esqui.hor" e "esqui.ver".
 
# Para isto, utilize o Menu

# Dados -> Impotar arquivo de dados ->  do arquivo Excel

# Ou utilize os comandos:

esqui.hor <- readXL("D:/A1 DATA/Curso R 2020/Dados/Esquistossomose.xls", rownames=FALSE, header=TRUE, na="", sheet="hor", stringsAsFactors=FALSE)
esqui.ver <- readXL("D:/A1 DATA/Curso R 2020/Dados/Esquistossomose.xls", rownames=FALSE, header=TRUE, na="", sheet="ver", stringsAsFactors=FALSE)


# Algumas informações sobre o banco de dados:

names(esqui.hor)
names(esqui.ver)

dim(esqui.hor)
head(esqui.hor)

dim(esqui.ver)
head(esqui.ver)


# Criando fatores para as variáveis qualitativas:
#----------------------------------------------------

class(esqui.ver$paciente)

class(esqui.ver$instante)

esqui.ver$fpaciente <- factor(esqui.ver$paciente)

esqui.ver$finstante <- factor(esqui.ver$instante, levels=c(0,1), labels=c("antes", "depois"))


#-----------------------------------------------------------------------------------------------
#                                     Análise Descritiva 
#-----------------------------------------------------------------------------------------------


# No banco de dados esqui.ver:

# Medidas descritivas:

tapply(esqui.ver$proteina, esqui.ver$finstante, mean)
tapply(esqui.ver$proteina, esqui.ver$finstante, sd)

# ou

tapply(esqui.ver$proteina, esqui.ver$finstante, summary)

# ou no Menu Estatísticas -> Resumos -> Resumos numéricos


# Intervalo de confiança
#--------------------------

tapply(esqui.ver$proteina, esqui.ver$finstante, ci.numeric)


# Gráficos
#-----------


# Box plot

boxplot(proteina~finstante, ylab="Proteínas totais no plasma", xlab=" ", data=esqui.ver)

# ou no Menu Gráficos -> Boxplot



# Gráfico de média e IC

plotMeans(esqui.ver$proteina, esqui.ver$finstante, error.bars="conf.int", level=0.95, connect=FALSE, xlab="Instante", ylab="Média das proteínas totais no plasma", main="")

# ou no Menu Gráficos -> Gráfico de médias


# Gráfico de perfis individuais

xyplot(proteina ~ finstante, groups=paciente, pch=16, data=esqui.ver, 
    xlab="Instante", ylab="Proteínas totais no plasma", type="l", col="blue")  

# Gráfico de perfis médios

plotMeans(esqui.ver$proteina, esqui.ver$finstante, error.bars="none", connect=TRUE, xlab="Instante", ylab="Médias das proteínas totais no plasma", main="")


# No banco de dados esqui.hor:

esqui.hor$diferenca <- esqui.hor$depois - esqui.hor$antes

esqui.hor$diferenca <- with(esqui.hor, depois - antes)

mean(esqui.hor$diferenca)
sd(esqui.hor$diferenca)
ci.numeric(esqui.hor$diferenca)

boxplot(esqui.hor$diferenca, ylab="diferença")

par(mfrow=c(1,3))
boxplot(esqui.hor$antes, xlab="Antes", ylab="Proteínas Totais no Plasma", ylim=c(5.5,10.5))
boxplot(esqui.hor$depois, xlab="Depois", ylim=c(5.5,10.5))
boxplot(esqui.hor$diferenca, xlab="Diferenca")



# Avaliando a normalidade da variável diferença


Hist(esqui.hor$diferenca, scale="frequency", breaks="Sturges", col="darkgray")

# ou no Menu Gráficos -> Histograma


qqPlot(esqui.hor$diferenca, dist="norm")

# ou no Menu Gráficos -> Gráfico de comparação de quantis


shapiro.test(esqui.hor$diferenca)

# ou no Menu Estatíticas -> Test of normality


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#                                   Teste t-pareado 
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# No banco de dados esqui.hor:

t.test(esqui.hor$antes, esqui.hor$depois, alternative='two.sided', conf.level=.95, paired=TRUE)

# ou no Menu Estatísticas -> Médias -> Teste t (dados pareados)


# Note que isso é o mesmo que

t.test(esqui.hor$diferenca, alternative='two.sided', mu=0.0, conf.level=.95)