Mestrado Biologia

• Análise do Jogo de Imagens aplicadas no Ensino médio
  • Amostra dos dados da pesquisa realizada
    • Determinado a taxa de percepção
    • Entendendo a distribuição das médias
  • Teste de normalidade
    • Identificação médio das turmas (nomes das espécies & origens)
    • Indice de reconhecimento médio das turmas
  • Q-Q Test
  • Teste de variância
  • Analises descritivas
    • Reconhecimento do nome das especies
      • Por origem
      • Por espécie
• Testes de hipoteses
  • 1 - Estudantes têm maior proporção de acerto de espécies exóticas do que espécies nativas brasileiras
  • 2 - Estudantes identificam mais origem das espécies exóticas
  • 3 - Estudantes tem maior proporção de reconhecimento (nome e origem) de espécies exóticas do que espécies nativas brasileiras
  • 4 - Estudantes que residem em cidade próxima a UC têm maior proporção de acerto entre as espécies nativas brasileiras.
  • 5 - Estudantes que residem em área rural tem maior proporção de acertos sobre espécies nativas brasileiras do que estudantes que residem na área urbana
  • 6 - Estudantes que visitam a UC têm maior proporção de acerto de espécies nativas do que estudantes que não visitam
  • 7 - Estudantes tem maior proporção de acertos em relação aos grupos de maior porte e da fauna exótica do que espécies menores e nativas.
  • 8 - Estudantes que possuem maior frequência de contato com a natureza têm maior proporção de acertos das espécies nativas
  • 9 - Estudantes que participam de aulas práticas tem maior proporção de acertos sobre as espécies nativas do que estudantes sem tais aulas
  • 10 - Rankings das espécies citadas

head(pos_gabarito$dados, 10)

print(pos_gabarito$percentual_acerto)

grid.arrange(
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas,
                  "Identificação dos nomes"),
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas,
                  "Identificação das origens", y = ""),
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas,
                  "Taxa de reconhecimento", y = ""), 
    ncol = 3,
    top = textGrob("Niveis de reconhecimento por origem\n", 
                   gp = gpar(fontsize = 20, font = 2)),
    right = "\n"
)

grid.arrange(
    pos_gabarito$dados %>%
        ggplot(aes(x = exoticas - nativas)) +
        geom_histogram(binwidth = 1) +
        labs(title = "Nomes das espécies", y = "Freq") +
        my_theme +
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = .5, size = 12)),
    pos_gabarito$dados %>%
        ggplot(aes(x = origem_exoticas - origem_nativas)) +
        geom_histogram(binwidth = 1) +
        labs(title = "Origem das espécies", y = "Freq") +
        my_theme +
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = .5, size = 12)),
    pos_gabarito$dados %>%
        ggplot(aes(x = indice_exoticas - indice_nativas)) +
        geom_histogram(binwidth = 1) +
        labs(title = "Taxa de reconhecimento", y = "Freq") +
        my_theme +
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = .5, size = 12)),
    ncol = 1,
    top = textGrob("Histograma das diferenças Exoticas x Nativas\n",
                   gp = gpar(fontsize = 20, font = 2)),
    #heights=c(3/4, 1/4),
    right = "\n",
    bottom = "\n"
)

rbind(
    cbind(grupo = "Aves", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_aves))),
    cbind(grupo = "Aves", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_aves))),
    cbind(grupo = "Invertebrados", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_invertebrado))),
    cbind(grupo = "Invertebrados", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_invertebrado))),
    cbind(grupo = "Mamiferos", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_mamifero))),
    cbind(grupo = "Mamiferos", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_mamifero))),
    cbind(grupo = "Peixes", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_peixe))),
    cbind(grupo = "Peixes", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_peixe))),
    cbind(grupo = "Répteis", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_reptil))),
    cbind(grupo = "Répteis", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_reptil)))
) %>%
        ggplot(aes(x=Var1, y = Freq, fill = origem)) + 
        geom_bar(stat="identity", width=.5, position = "dodge") +
        facet_wrap(~grupo, scales = "free") + 
        labs(title = "Percentual de acerto x grupos taxonomicos\n", 
             y = "Frequencia", x = "Percentual de acerto") +
        my_theme

grafico_densidade <- function(variavel, cor, titulo) {
    plot <- 
        pos_gabarito$proporcoes$por_turma %>% 
        ggdensity(x = variavel, fill = cor,
          main = titulo,
          xlab = "Percentual de acertos") + 
        xlim(0, 1) + 
        ylim(0, 8)
    nomalidade <- 
        ggtexttable(
            normalidade(pos_gabarito$proporcoes$por_turma[[variavel]]), 
            rows = NULL, theme = ttheme(base_style = "mOrange", base_size = 8)
        )
    
    resultado <- list(
        plot = plot,
        normalidade = nomalidade
    )
    return(resultado)
}
t1 <- grafico_densidade("p_nativas", "green", "Identificação do nome das espécies de origem Nativas")
t2 <- grafico_densidade("p_exoticas", "red", "Identificação do nome das espécies de origem Exóticas")
t3 <- grafico_densidade("p_origem_nativas", "darkgreen", "Identificação de origem Nativas")
t4 <- grafico_densidade("p_origem_exoticas", "darkred", "Identificação de origem Exóticas")
t5 <- grafico_densidade("p_indice_nativas", "orange", "Indice de reconhecimento Nativas (origens + espécies)")
t6 <- grafico_densidade("p_indice_exoticas", "orangered", "Indice de reconhecimento Exóticas (origens + espécies)")

barplot(tapply(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$turmas,
    mean), main = "\nMédia de taxa de reconhecimento das origens nativas por turmas\n")

grid.arrange(t1$plot, t2$plot,
             t1$normalidade, t2$normalidade,
             t3$plot, t4$plot,
             t3$normalidade, t4$normalidade,
             ncol = 2,
             heights = c(3,2,3,2),
             top = textGrob("Densidade de identificação média das turmas entre \nespecies e suas origens\n",
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
             )

grid.arrange(t5$plot, t6$plot,
             t5$normalidade, t6$normalidade,
             ncol = 2,
             heights = c(4,3),
             top = textGrob("Densidade dos indices de reconhecimento médio das turmas\n",
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
             )

qqplot.data <- function (vec, titulo) {
  # following four lines from base R's qqline()
  y <- quantile(vec[!is.na(vec)], c(0.25, 0.75))
  x <- qnorm(c(0.25, 0.75))
  slope <- diff(y)/diff(x)
  int <- y[1L] - slope * x[1L]
  d <- data.frame(resids = vec)
  ggplot(d, aes(sample = resids)) + 
      stat_qq() + 
      geom_abline(slope = slope, intercept = int, col = "red") +
      xlim(-2, 2) +
      ylim(0, 1) +
      theme_bw() +
      labs(
        title = titulo
    )
}
q1 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_nativas, "Identificação do nome das espécies de origem Nativas")
q2 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_exoticas, "Identificação do nome das espécies de origem Exoticas")
q3 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_nativas, "Identificação de origem Nativas")
q4 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_exoticas, "Identificação de origem Exoticas")
q5 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_nativas, "Indice de reconhecimento Nativas (origens + espécies)")
q6 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_exoticas, "Indice de reconhecimento Exoticas (origens + espécies)")
grid.arrange(q1, q2, 
             q3, q4,
             q5, q6,
             ncol = 2,
             top = textGrob("Normal Q-Q Plot\n", 
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
             )

variancia <- data.frame(
    Algoritmo = c("F test to compare two variances"),
    "Comparação" = c("Nativas x Exóticas"),
    "Variável" = c(
        "Indice de reconhecimento",
        "Identificação do nome das espécies",
        "Identificação da origem"
    ),
    "p_valor" = c(
        var.test(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_nativas, 
                 pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_exoticas, 
                 alternative = "two.sided")$p.value,
        var.test(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_nativas, 
                 pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_exoticas, 
                 alternative = "two.sided")$p.value,
        var.test(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_nativas, 
                 pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_exoticas, 
                 alternative = "two.sided")$p.value
    )
)
variancia <- variancia %>%
    mutate(
        variancia = p_valor > 0.05,
        p_valor = cell_spec(round(p_valor, 4), bold = T, color = "black", align = "right"),
        variancia = cell_spec(variancia, bold = variancia,
                       color= ifelse(variancia, "white", "black"), 
                       background = ifelse(variancia, "green", "#CCCCCC"))
    )

package ‘bindrcpp’ was built under R version 3.4.4

variancia %>%
  kable(escape = F) %>%
  kable_styling(c("striped", "bordered"), full_width = TRUE) %>%
  column_spec(1, bold = TRUE) %>%
  collapse_rows(columns = 1:2, valign = "top") 

pos_gabarito$especies

pos_gabarito$especies %>% 
    ggplot(aes(especieDesc, fr, fill = grupo)) + 
    geom_bar(stat="identity") +
    geom_text(aes(label = paste0(round(fr * 100, 1), "%")), 
              position = position_dodge(0.9), vjust = 0.5,
              hjust = -0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,1.2), labels = scales::percent) +
    facet_wrap(~origem, scales = "free_y") +
    coord_flip() +
    theme_bw() +
    labs(title = "Reconhecimento do nome das especies por origem",
         fill = "Grupos", x = "", y = "\nFrequencia relativa") +
    my_theme

pos_gabarito$especies %>% 
    ggplot(aes(especieDesc, fr, fill = origem)) + 
    geom_bar(stat="identity") +
    geom_text(aes(label = paste0(round(fr * 100, 1), "%")), 
              position = position_dodge(0.9), vjust = 0.5,
              hjust = -0.3) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,1.2), labels = scales::percent) +
    facet_wrap(~grupo, scales = "free_y") +
    coord_flip() +
    theme_bw() +
    labs(title = "Reconhecimento do nome das especies por grupo taxonómico",
         fill = "Origem", x = "", y = "\nFrequencia relativa") +
    my_theme

t1 <- t.test(
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas, 
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas, 
   alternative = "two.sided", paired = TRUE, conf.level = .95)
t2 <- t.test(
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas, 
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas, 
   alternative = "two.sided", paired = TRUE, conf.level = .95)
t3 <- t.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE, conf.level = .95)
t1b <- wilcox.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE)
t2b <- wilcox.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE)
t3b <- wilcox.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE)
data.frame(
    "Comparação" = c("Exóticas x Nativas"),
    Algoritmo = c(t1$method, t2$method, t3$method, t1b$method, t2b$method, t3b$method),
    "Variável" = c(
        "Identificação do nome das espécies",
        "Identificação da origem",
        "Indice de reconhecimento"
    ),
    p_valor = c(t1$p.value, t2$p.value, t3$p.value, 
                t1b$p.value, t2b$p.value, t3b$p.value),
    H0 = c(t1$p.value >= 0.05, t2$p.value >= 0.05, t3$p.value >= 0.05, 
           t1b$p.value >= 0.05, t2b$p.value >= 0.05, t3b$p.value >= 0.05),
    H1 = c(t1$p.value < 0.05, t2$p.value < 0.05, t3$p.value < 0.05,
           t1b$p.value < 0.05, t2b$p.value < 0.05, t3b$p.value < 0.05),
    "Confiança" = c(
        paste(paste0(round(t1$conf.int * 100, 2), "%"), collapse = " ~ "),
        paste(paste0(round(t2$conf.int * 100, 2), "%"), collapse = " ~ "),
        paste(paste0(round(t3$conf.int * 100, 2), "%"), collapse = " ~ "),
        "-",
        "-",
        "-"
    )
) %>%
  mutate(
    p_valor = cell_spec(p_valor, bold = T, color = "black", align = "right"),
    H0 = cell_spec(H0, bold = H0,
                   color= ifelse(H0, "white", "black"), 
                   background = ifelse(H0, "green", "#CCCCCC")),
    H1 = cell_spec(H1, bold = H1, 
                   color = ifelse(H1, "white", "black"), 
                   background = ifelse(H1, "green", "#CCCCCC"))
  ) %>%
  kable(escape = F) %>%
  kable_styling(c("striped", "bordered"), full_width = TRUE) %>%
  column_spec(2, bold = TRUE) %>%
  collapse_rows(columns = 1:2, valign = "top") %>%
  footnote(general = "Intervalo de confiança 95%",
           general_title = "\nObs.: ",
           footnote_as_chunk = T)

    Paired t-test

data:  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas and pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas
t = 27, df = 370, p-value <2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.3388 0.3925
sample estimates:
mean of the differences 
                 0.3657 

    Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas and pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas
V = 52000, p-value <2e-16
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

    Paired t-test

data:  pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas and pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas
t = -16, df = 370, p-value <2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.3112 -0.2446
sample estimates:
mean of the differences 
                -0.2779 

    Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas and pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas
V = 4100, p-value <2e-16
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

    Paired t-test

data:  pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas and pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas
t = 7.6, df = 370, p-value = 2e-13
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.08525 0.14472
sample estimates:
mean of the differences 
                  0.115 

    Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data:  pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas and pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas
V = 25000, p-value = 5e-12
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(municipio, p_nome_exoticas:p_indice_nativas)
t.test(p_indice_nativas ~ municipio, tmp)

    Welch Two Sample t-test

data:  p_indice_nativas by municipio
t = 0.65, df = 360, p-value = 0.5
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.02863  0.05711
sample estimates:
mean in group Bela Vista de Goiás            mean in group Silvânia 
                           0.3362                            0.3220 

tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(area, p_nome_exoticas:p_indice_nativas)
t.test(p_indice_nativas ~ area, tmp)

    Welch Two Sample t-test

data:  p_indice_nativas by area
t = -2, df = 110, p-value = 0.05
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.1040103  0.0002798
sample estimates:
 mean in group Rural mean in group Urbana 
              0.2873               0.3392 

tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(area, p_nome_exoticas:p_indice_nativas) %>%
    melt("area")
tmp <-
    cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "indicador", "origem"))) %>%
    select(area, indicador, origem, value)
tmp %>%
  ggplot() + 
  geom_boxplot(aes(x = area, y = value, fill = origem), show.legend = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) +
  facet_wrap(~indicador) +
  theme_bw() +
  labs(title = "Boxplot de identificação de espécies Nativas nos critérios estabelecidos",
       y = "Percentual de identificação", x = "") +
  my_theme

tmp <- 
    pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    filter(municipio == "Silvânia") %>%
    select(flona, p_indice_nativas)
#normalidade(tmp$p_indice_nativas)
t.test(p_indice_nativas ~ flona, tmp)

    Welch Two Sample t-test

data:  p_indice_nativas by flona
t = -1.6, df = 86, p-value = 0.1
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.13024  0.01485
sample estimates:
mean in group Não mean in group Sim 
           0.2808            0.3385 

plotAnaliseTaxonomicosGenovart()

grid.arrange(
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_aves,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_aves,
                  "Aves", "Média percentual de acertos\n",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)),
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_invertebrado,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_invertebrado,
                  "Invertebrados", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)),
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_mamifero,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_mamifero,
                  "Mamiferos", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)), 
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_peixe,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_peixe,
                  "Peixes", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)), 
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_reptil,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_reptil,
                  "Répteis", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)), 
    ncol = 5,
    top = textGrob("Niveis de reconhecimento por origem\n", 
                   gp = gpar(fontsize = 20, font = 2)),
    right = "\n"
)

tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(p_exotica_aves:p_nativa_reptil) %>%
    melt()
# anova(lm(value ~ variable, tmp))
tmp <- cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "origem", "grupo"))) %>%
    select(origem, grupo, value)
anova(lm(value ~ grupo * origem, tmp))

Analysis of Variance Table

Response: value
               Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)    
grupo           4     14     3.6    17.3 4.4e-14 ***
origem          1    123   122.7   597.4 < 2e-16 ***
grupo:origem    4     18     4.5    21.7 < 2e-16 ***
Residuals    3660    752     0.2                    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

tukey <- TukeyHSD(aov(lm(value ~ grupo * origem, tmp)))
tukey

  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = lm(value ~ grupo * origem, tmp))

$grupo
                            diff      lwr      upr  p adj
invertebrado-aves     -1.458e-01 -0.21034 -0.08122 0.0000
mamifero-aves         -7.883e-15 -0.06456  0.06456 1.0000
peixe-aves            -4.905e-02 -0.11361  0.01551 0.2319
reptil-aves           -1.294e-01 -0.19399 -0.06487 0.0000
mamifero-invertebrado  1.458e-01  0.08122  0.21034 0.0000
peixe-invertebrado     9.673e-02  0.03217  0.16129 0.0004
reptil-invertebrado    1.635e-02 -0.04821  0.08091 0.9585
peixe-mamifero        -4.905e-02 -0.11361  0.01551 0.2319
reptil-mamifero       -1.294e-01 -0.19399 -0.06487 0.0000
reptil-peixe          -8.038e-02 -0.14494 -0.01582 0.0062

$origem
                  diff    lwr     upr p adj
nativa-exotica -0.3657 -0.395 -0.3363     0

$`grupo:origem`
                                              diff       lwr       upr  p adj
invertebrado:exotica-aves:exotica        -0.032698 -0.138602  0.073206 0.9935
mamifero:exotica-aves:exotica             0.103542 -0.002362  0.209446 0.0616
peixe:exotica-aves:exotica                0.114441  0.008537  0.220345 0.0222
reptil:exotica-aves:exotica              -0.147139 -0.253043 -0.041235 0.0005
aves:nativa-aves:exotica                 -0.220708 -0.326612 -0.114804 0.0000
invertebrado:nativa-aves:exotica         -0.479564 -0.585468 -0.373660 0.0000
mamifero:nativa-aves:exotica             -0.324251 -0.430155 -0.218347 0.0000
peixe:nativa-aves:exotica                -0.433243 -0.539147 -0.327339 0.0000
reptil:nativa-aves:exotica               -0.332425 -0.438329 -0.226521 0.0000
mamifero:exotica-invertebrado:exotica     0.136240  0.030336  0.242144 0.0019
peixe:exotica-invertebrado:exotica        0.147139  0.041235  0.253043 0.0005
reptil:exotica-invertebrado:exotica      -0.114441 -0.220345 -0.008537 0.0222
aves:nativa-invertebrado:exotica         -0.188011 -0.293915 -0.082107 0.0000
invertebrado:nativa-invertebrado:exotica -0.446866 -0.552770 -0.340962 0.0000
mamifero:nativa-invertebrado:exotica     -0.291553 -0.397457 -0.185649 0.0000
peixe:nativa-invertebrado:exotica        -0.400545 -0.506449 -0.294641 0.0000
reptil:nativa-invertebrado:exotica       -0.299728 -0.405632 -0.193824 0.0000
peixe:exotica-mamifero:exotica            0.010899 -0.095005  0.116803 1.0000
reptil:exotica-mamifero:exotica          -0.250681 -0.356585 -0.144777 0.0000
aves:nativa-mamifero:exotica             -0.324251 -0.430155 -0.218347 0.0000
invertebrado:nativa-mamifero:exotica     -0.583106 -0.689010 -0.477202 0.0000
mamifero:nativa-mamifero:exotica         -0.427793 -0.533697 -0.321889 0.0000
peixe:nativa-mamifero:exotica            -0.536785 -0.642689 -0.430881 0.0000
reptil:nativa-mamifero:exotica           -0.435967 -0.541871 -0.330063 0.0000
reptil:exotica-peixe:exotica             -0.261580 -0.367484 -0.155676 0.0000
aves:nativa-peixe:exotica                -0.335150 -0.441054 -0.229246 0.0000
invertebrado:nativa-peixe:exotica        -0.594005 -0.699909 -0.488101 0.0000
mamifero:nativa-peixe:exotica            -0.438692 -0.544596 -0.332788 0.0000
peixe:nativa-peixe:exotica               -0.547684 -0.653588 -0.441780 0.0000
reptil:nativa-peixe:exotica              -0.446866 -0.552770 -0.340962 0.0000
aves:nativa-reptil:exotica               -0.073569 -0.179473  0.032335 0.4575
invertebrado:nativa-reptil:exotica       -0.332425 -0.438329 -0.226521 0.0000
mamifero:nativa-reptil:exotica           -0.177112 -0.283016 -0.071208 0.0000
peixe:nativa-reptil:exotica              -0.286104 -0.392008 -0.180200 0.0000
reptil:nativa-reptil:exotica             -0.185286 -0.291190 -0.079382 0.0000
invertebrado:nativa-aves:nativa          -0.258856 -0.364760 -0.152952 0.0000
mamifero:nativa-aves:nativa              -0.103542 -0.209446  0.002362 0.0616
peixe:nativa-aves:nativa                 -0.212534 -0.318438 -0.106630 0.0000
reptil:nativa-aves:nativa                -0.111717 -0.217621 -0.005813 0.0291
mamifero:nativa-invertebrado:nativa       0.155313  0.049409  0.261217 0.0002
peixe:nativa-invertebrado:nativa          0.046322 -0.059582  0.152226 0.9321
reptil:nativa-invertebrado:nativa         0.147139  0.041235  0.253043 0.0005
peixe:nativa-mamifero:nativa             -0.108992 -0.214896 -0.003088 0.0377
reptil:nativa-mamifero:nativa            -0.008174 -0.114078  0.097730 1.0000
reptil:nativa-peixe:nativa                0.100817 -0.005087  0.206721 0.0777

tky <- as.data.frame(tukey$`grupo:origem`)
tky <- tky %>%
  mutate(pair = reorder(rownames(tky), `diff`),
         signifcante = (`p adj` <= 0.05),
         cor = ifelse(`p adj` <= 0.05, "red", "black"))
ggplot(tky, aes(colour = cut(`p adj`, c(0, 0.05, 1), 
                               label = c("Significante", "Não significante")))) +
  geom_hline(yintercept=0, lty="11", colour="grey30") +
  geom_errorbar(aes(pair, ymin=lwr, ymax=upr), width=0.5, size=1) +
  geom_point(aes(pair, diff), size=3, shape=21) +
  scale_color_manual(values = c("red", "black"))+
  coord_flip() +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(size = 10),
        axis.text.y = element_text(size = 10), 
        legend.position = "top") +
  labs(title = "Grupo taxonómico x Origem das espécies",
       subtitle = "Análise Tukey",
       colour = "", x = "Comparação de grupos", y = "\nDiferença entre as médias")

tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(frequencia, p_nome_exoticas:p_indice_nativas) %>%
    melt(id = "frequencia")
tmp <-
    cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "indicador", "origem"))) %>%
    select(frequencia, indicador, origem, value)
tmp %>%
  ggplot() + 
  geom_boxplot(aes(x = origem, y = value, fill = frequencia), show.legend = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) +
  facet_wrap(~indicador) +
  theme_bw() +
  labs(title = "Boxplot de identificação de espécies Nativas nos critérios estabelecidos",
       y = "Percentual de identificação", x = "") +
  my_theme

anova(lm(value  ~ frequencia, data = tmp %>% filter(indicador == "indice")))

Analysis of Variance Table

Response: value
            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
frequencia   4    0.1  0.0247    0.46   0.76
Residuals  729   38.9  0.0533               

#TukeyHSD(aov(lm(value  ~ frequencia, data = tmp %>% filter(indicador == "indice"))))

tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(fez.aula, p_nome_exoticas:p_indice_nativas) %>%
    melt(id = "fez.aula")
tmp <-
    cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "indicador", "origem"))) %>%
    select(fez.aula, indicador, origem, value)
tmp %>%
  ggplot() + 
  geom_boxplot(aes(x = origem, y = value, fill = fez.aula), show.legend = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) +
  facet_wrap(~indicador) +
  theme_bw() +
  labs(title = "Boxplot de identificação de espécies Nativas nos critérios estabelecidos",
       y = "Percentual de identificação", x = "") +
  my_theme

anova(lm(value  ~ fez.aula, data = tmp %>% filter(indicador == "indice")))

Analysis of Variance Table

Response: value
           Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
fez.aula    6    0.2  0.0388    0.73   0.63
Residuals 727   38.7  0.0533               

#TukeyHSD(aov(lm(value  ~ frequencia, data = tmp %>% filter(indicador == "indice"))))

a1 <- 
    pos_gabarito$raking_animais$nativos %>%
    head(20) %>%
    ggplot(aes(x = animais, y = freq, fill = freq)) +
    geom_bar(stat="identity", show.legend = F) +
    geom_text(aes(label = freq), position = position_dodge(0.9), vjust = -1, hjust = 0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,90)) +
    scale_fill_gradient(low = "orange", high = "red") +
    theme_bw() +
    labs(title = "Espécies citadas como nativas",
       y = "Frequencia", x = "") +
    my_theme
a2 <- 
    pos_gabarito$raking_animais$exoticos %>%
    head(20) %>%
    ggplot(aes(x = animais, y = freq, fill = freq)) +
    geom_bar(stat="identity", show.legend = F) +
    geom_text(aes(label = freq), position = position_dodge(0.9), vjust = -1, hjust = 0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,90)) +
    scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "darkblue") +
    theme_bw() +
    labs(title = "Espécies citadas como exóticas",
       y = "Frequencia", x = "") +
    my_theme
grid.arrange(a1, a2,
             nrow = 2,
             top = textGrob("TOP 20 - Ranking das espécies citadas como exemplo\n", 
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
)

a3 <- 
    pos_gabarito$raking_animais$protegidos %>%
    head(20) %>%
    ggplot(aes(x = animais, y = freq, fill = freq)) +
    geom_bar(stat="identity", show.legend = F) +
    geom_text(aes(label = freq), position = position_dodge(0.9), vjust = -1, hjust = 0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,190)) +
    scale_fill_gradient(low = "green", high = "darkgreen") +
    theme_bw() +
    labs(title = "Espécies citadas como nativas",
       y = "Frequencia", x = "") +
    my_theme
grid.arrange(a3,
             top = textGrob("TOP 20 - Ranking das espécies citadas como exemplo para proteção\n", 
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
)

---
title: "Mestrado Biologia"
author: "Herson Melo"
date: "28/06/2018"
output:
  html_notebook: 
    toc: yes
    toc_depth: 5
---

```{r, echo=FALSE, warning=FALSE, error=FALSE, include = FALSE}
library(lubridate)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(grid)
library(gridExtra)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(nortest)
library(stats)
library(multcompView)

suppressWarnings(Sys.setlocale("LC_ALL", 'en_US.UTF-8'))
#options(scipen = 999, digits = 4)
options(scipen = 0, digits = 4)
# options("scipen"=-100, "digits"=6)
# getwd()
load("dados.RData")


my_theme <- 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 25, hjust = 1, size = 12), 
          axis.text.y = element_text(size = 12),
          strip.text.x = element_text(size = 14, face = "bold"),
          title = element_text(size = 16, face = "bold"),
          legend.position = "top")

normalidade <- function(x) {
    t1 <- shapiro.test(x)
    t2 <- sf.test(x)
    t3 <- lillie.test(x)
    t4 <- ad.test(x)
    t5 <- cvm.test(x)
    return( data.frame(
        Algoritmo = c(t1$method, t2$method, 
                   t3$method, t4$method, 
                   t5$method),
        p.valor = c(t1$p.value, t2$p.value, 
                    t3$p.value, t4$p.value, 
                    t5$p.value),
        Normalidade = c(t1$p.value > .05, t2$p.value > .05, 
                      t3$p.value > .05, t4$p.value > .05, 
                      t5$p.value > .05)
    ))
}
# Implementando formula para testes estatísticos padronizada
teste.anova <- function(formula, data) {
    t.normalidade <- 
        aggregate(formula, data, 
                  FUN = function(x) shapiro.test(x)$p.value) %>%
        mutate(H0 = (value <= 0.05),
               normalidade = cell_spec(H0, bold = H0,
                   color= ifelse(H0, "white", "black"), 
                   background = ifelse(H0, "green", "#CCCCCC"))
               ) %>%
        kable(escape = F) %>%
        kable_styling(c("striped", "bordered"), full_width = TRUE) %>%
        column_spec(1, bold = TRUE)

    t.anova <- anova(lm(formula, data))
    t.tukey <- TukeyHSD(aov(lm(formula, data)))

    if(length(t.tukey) > 1) {
        error("ANOVA fatorial (falta tratar isso)!")
    }
    tukey.tbl <- as.data.frame(t.tukey[[1]], cut.names = F)
    tukey.tbl$comparacao = rownames(tukey.tbl)
    rownames(tukey.tbl) = NULL
    tabela.tukey <- tukey.tbl %>%
        mutate(H0 = (`p adj` <= 0.05),
               significancia = cell_spec(H0, bold = H0,
                   color= ifelse(H0, "white", "black"), 
                   background = ifelse(H0, "green", "#CCCCCC"))
               ) %>%
        select(comparacao, diff:`p adj`, significancia) %>%
        kable(escape = F) %>%
        kable_styling(c("striped", "bordered"), full_width = TRUE) %>%
        column_spec(1, bold = TRUE)
    
        
    resultado <- 
        list(
            teste.normalidade = t.normalidade,
            teste.anova = t.anova,
            tukey = t.tukey,
            tabela.tukey = tabela.tukey
        )
    return(resultado)
}

ic.media <- function(vetorDados){
    ###
    ## Calculando o intervalo de confiança
    ###
    media <- mean(vetorDados) #média da amostra
    s <- sd(vetorDados) #desvio padrão
    n <- length(vetorDados) #tamanho da amostra
    erroPadrao <- qnorm(0.975)*s/sqrt(n)
    limite <- 1.96 * erroPadrao
    error.inferior <- media - erroPadrao
    error.superior <- media + erroPadrao
    limite.inferior <- media - limite
    limite.superior <- media + limite
    return(data.frame(
        media, 
        desvio = s, 
        erroPadrao, 
        error.inferior, error.superior, 
        limite.inferior, limite.superior))
}

plotAnaliseMedias <- function(vetorExoticas, vetorNativas, 
                              titulo = "", 
                              ytext = "Média percentual de acertos\n",
                              mediaExoticas = -1, mediaNativas = -1) {
    tmp <- rbind(
        cbind(origem = "Exoticas", ic.media(vetorExoticas)),
        cbind(origem = "Nativas", ic.media(vetorNativas))#,
        #cbind(origem = "Diferença", ic.media(vetorExoticas - vetorNativas))
    )
    # limitesEscala = c(min(tmp$limite.inferior)*0.8, # 20% a menos do menor limite inferior 
    #                   max(tmp$limite.superior)*1.2) # 20% a mais do menor limite superior 
    limitesEscala <- c(0,1)
    
    p <- 
        ggplot(tmp, aes(origem, media, colour = origem, shape = origem)) +
        geom_crossbar(aes(ymin = error.inferior, ymax = error.superior), width = 0.1) +
        geom_errorbar(aes(ymin = limite.inferior, ymax = limite.superior), width = 0.1) +
        geom_point(aes(origem, media), size = 3, show.legend = F) +
    # geom_point(aes(grupo, media, shape = origem), size = 6, show.legend = F) +
        scale_shape_manual(values=c(15, 19))+
        scale_y_continuous(limits = limitesEscala, labels = scales::percent) +
        labs(title = titulo,
             x = "",
             y = ytext,
             color = 'Médias origens geral') + 
        # my_theme + 
        # theme(legend.position="none")
        theme_bw() +
        theme(axis.text.x = element_text(size = 12), 
              axis.text.y = element_text(size = 12),
              strip.text.x = element_text(size = 14, face = "bold"),
              axis.line = element_line(colour = "black"),
              panel.border = element_blank(),
              panel.background = element_blank(),
              panel.grid.major = element_blank(),
              panel.grid.minor = element_blank(),
              title = element_text(size = 16, face = "bold"),
              legend.position = "none")

    if(mediaExoticas > 0) {
        p <- 
            p +
            geom_hline(yintercept = mediaExoticas, linetype = 2,
                       colour="darkblue") +
            geom_hline(yintercept = mediaNativas, linetype = 2, 
                       colour="red")
    }
    return(p)
}

plotAnaliseTaxonomicosGenovart <- function() {
  
  mediaExoticas <- mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas)
  mediaNativas <- mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas)
  
  tmp <- rbind(
    cbind(grupo = "Aves", origem = "exotica", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_aves)),
    cbind(grupo = "Invertebrados", origem = "exotica", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_invertebrado)),
    cbind(grupo = "Mamíferos", origem = "exotica", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_mamifero)),
    cbind(grupo = "Peixes", origem = "exotica", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_peixe)),
    cbind(grupo = "Répteis", origem = "exotica", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_reptil)),
    
    cbind(grupo = "Aves", origem = "nativa", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_aves)),
    cbind(grupo = "Invertebrados", origem = "nativa", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_invertebrado)),
    cbind(grupo = "Mamíferos", origem = "nativa", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_mamifero)),
    cbind(grupo = "Peixes", origem = "nativa", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_peixe)),
    cbind(grupo = "Répteis", origem = "nativa", ic.media(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_reptil))
  )
  limitesEscala <- c(0,1)
  
  p <- 
    ggplot(tmp, aes(grupo, media, colour = origem)) +
    geom_crossbar(aes(ymin = error.inferior, ymax = error.superior), width = 0.1) +
    geom_errorbar(aes(ymin = limite.inferior, ymax = limite.superior), width = 0.1) +
    geom_point(aes(grupo, media)) +
    scale_y_continuous(limits = limitesEscala, labels = scales::percent) +
    labs(title = "Reconhecimento das espécies",
         x = "",
         y = "\nTaxa de respostas corretas\n",
         colour = 'Origem:') + 
    my_theme #+ theme(legend.position="none")
  if(mediaExoticas > 0) {
    p <- 
      p +
      geom_hline(yintercept = mediaExoticas, linetype = 2,
                 colour="orangered")
  }
  if(mediaNativas > 0) {
    p <- 
      p +
      geom_hline(yintercept = mediaNativas, linetype = 2, 
                 colour="darkblue")
  }
  return(p)
}
```

## Análise do Jogo de Imagens aplicadas no Ensino médio

### Amostra dos dados da pesquisa realizada

```{r}
head(pos_gabarito$dados, 10)
```

#### Determinado a taxa de percepção

Entende-se por taxa de percepção o fator determinado pela quantidade média de acertos dentre as questões apresentadas aos alunos, em relação a turma em que o questionario foi aplicado.

Percepção dos alunos

```{r}
print(pos_gabarito$percentual_acerto)
```

#### Entendendo a distribuição das médias

Níveis de reconhecimento (acertos) por tipo de origem dos animais

```{r, fig.width=8, fig.height=3}
grid.arrange(
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas,
                  "Identificação dos nomes"),
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas,
                  "Identificação das origens", y = ""),
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas,
                  "Taxa de reconhecimento", y = ""), 
    ncol = 3,
    top = textGrob("Niveis de reconhecimento por origem\n", 
                   gp = gpar(fontsize = 20, font = 2)),
    right = "\n"
)
```

Diferença de acertos

```{r, fig.width=7, fig.height=6}
grid.arrange(
    pos_gabarito$dados %>%
        ggplot(aes(x = exoticas - nativas)) +
        geom_histogram(binwidth = 1) +
        labs(title = "Nomes das espécies", y = "Freq") +
        my_theme +
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = .5, size = 12)),
    pos_gabarito$dados %>%
        ggplot(aes(x = origem_exoticas - origem_nativas)) +
        geom_histogram(binwidth = 1) +
        labs(title = "Origem das espécies", y = "Freq") +
        my_theme +
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = .5, size = 12)),
    pos_gabarito$dados %>%
        ggplot(aes(x = indice_exoticas - indice_nativas)) +
        geom_histogram(binwidth = 1) +
        labs(title = "Taxa de reconhecimento", y = "Freq") +
        my_theme +
        theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = .5, size = 12)),
    ncol = 1,
    top = textGrob("Histograma das diferenças Exoticas x Nativas\n",
                   gp = gpar(fontsize = 20, font = 2)),
    #heights=c(3/4, 1/4),
    right = "\n",
    bottom = "\n"
)
```

Grupos taxonómicos

```{r, fig.width=8, fig.height=3.5}
rbind(
    cbind(grupo = "Aves", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_aves))),
    cbind(grupo = "Aves", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_aves))),
    cbind(grupo = "Invertebrados", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_invertebrado))),
    cbind(grupo = "Invertebrados", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_invertebrado))),
    cbind(grupo = "Mamiferos", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_mamifero))),
    cbind(grupo = "Mamiferos", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_mamifero))),
    cbind(grupo = "Peixes", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_peixe))),
    cbind(grupo = "Peixes", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_peixe))),
    cbind(grupo = "Répteis", origem = "exotica",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_reptil))),
    cbind(grupo = "Répteis", origem = "nativa",
          as.data.frame(table(pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_reptil)))
) %>%
        ggplot(aes(x=Var1, y = Freq, fill = origem)) + 
        geom_bar(stat="identity", width=.5, position = "dodge") +
        facet_wrap(~grupo, scales = "free") + 
        labs(title = "Percentual de acerto x grupos taxonomicos\n", 
             y = "Frequencia", x = "Percentual de acerto") +
        my_theme

```

Medindo as médias de acerto na identificação do nome das espécies

```{r fig.width=6, fig.height=1.8}
barplot(tapply(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$turmas,
    mean), main = "\nMédia de taxa de reconhecimento das origens exóticas por turmas\n")
```

```{r fig.width=6, fig.height=1.8}
barplot(tapply(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$turmas,
    mean), main = "\nMédia de taxa de reconhecimento das origens nativas por turmas\n")
```


### Teste de normalidade

Para determinar a normalidade nas distribuiçoes das respostas do jogo de imagens.

```{r, echo=FALSE}
grafico_densidade <- function(variavel, cor, titulo) {
    plot <- 
        pos_gabarito$proporcoes$por_turma %>% 
        ggdensity(x = variavel, fill = cor,
          main = titulo,
          xlab = "Percentual de acertos") + 
        xlim(0, 1) + 
        ylim(0, 8)
    nomalidade <- 
        ggtexttable(
            normalidade(pos_gabarito$proporcoes$por_turma[[variavel]]), 
            rows = NULL, theme = ttheme(base_style = "mOrange", base_size = 8)
        )
    
    resultado <- list(
        plot = plot,
        normalidade = nomalidade
    )
    return(resultado)
}

t1 <- grafico_densidade("p_nativas", "green", "Identificação do nome das espécies de origem Nativas")
t2 <- grafico_densidade("p_exoticas", "red", "Identificação do nome das espécies de origem Exóticas")
t3 <- grafico_densidade("p_origem_nativas", "darkgreen", "Identificação de origem Nativas")
t4 <- grafico_densidade("p_origem_exoticas", "darkred", "Identificação de origem Exóticas")
t5 <- grafico_densidade("p_indice_nativas", "orange", "Indice de reconhecimento Nativas (origens + espécies)")
t6 <- grafico_densidade("p_indice_exoticas", "orangered", "Indice de reconhecimento Exóticas (origens + espécies)")
```

#### Identificação médio das turmas (nomes das espécies & origens)

```{r fig.width=6, fig.height=5}
grid.arrange(t1$plot, t2$plot,
             t1$normalidade, t2$normalidade,
             t3$plot, t4$plot,
             t3$normalidade, t4$normalidade,
             ncol = 2,
             heights = c(3,2,3,2),
             top = textGrob("Densidade de identificação média das turmas entre \nespecies e suas origens\n",
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
             )
```

#### Indice de reconhecimento médio das turmas

```{r fig.width=8, fig.height=3}
grid.arrange(t5$plot, t6$plot,
             t5$normalidade, t6$normalidade,
             ncol = 2,
             heights = c(4,3),
             top = textGrob("Densidade dos indices de reconhecimento médio das turmas\n",
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
             )
```


### Q-Q Test

```{r, fig.width=6, fig.height=4}
qqplot.data <- function (vec, titulo) {
  # following four lines from base R's qqline()
  y <- quantile(vec[!is.na(vec)], c(0.25, 0.75))
  x <- qnorm(c(0.25, 0.75))
  slope <- diff(y)/diff(x)
  int <- y[1L] - slope * x[1L]

  d <- data.frame(resids = vec)

  ggplot(d, aes(sample = resids)) + 
      stat_qq() + 
      geom_abline(slope = slope, intercept = int, col = "red") +
      xlim(-2, 2) +
      ylim(0, 1) +
      theme_bw() +
      labs(
        title = titulo
    )
}

q1 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_nativas, "Identificação do nome das espécies de origem Nativas")
q2 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_exoticas, "Identificação do nome das espécies de origem Exoticas")
q3 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_nativas, "Identificação de origem Nativas")
q4 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_exoticas, "Identificação de origem Exoticas")
q5 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_nativas, "Indice de reconhecimento Nativas (origens + espécies)")
q6 <- qqplot.data(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_exoticas, "Indice de reconhecimento Exoticas (origens + espécies)")

grid.arrange(q1, q2, 
             q3, q4,
             q5, q6,
             ncol = 2,
             top = textGrob("Normal Q-Q Plot\n", 
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
             )
```

### Teste de variância

Para determinar a variância

```{r}
variancia <- data.frame(
    Algoritmo = c("F test to compare two variances"),
    "Comparação" = c("Nativas x Exóticas"),
    "Variável" = c(
        "Indice de reconhecimento",
        "Identificação do nome das espécies",
        "Identificação da origem"
    ),
    "p_valor" = c(
        var.test(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_nativas, 
                 pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_indice_exoticas, 
                 alternative = "two.sided")$p.value,
        var.test(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_nativas, 
                 pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_exoticas, 
                 alternative = "two.sided")$p.value,
        var.test(pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_nativas, 
                 pos_gabarito$proporcoes$por_turma$p_origem_exoticas, 
                 alternative = "two.sided")$p.value
    )
)

variancia <- variancia %>%
    mutate(
        variancia = p_valor > 0.05,
        p_valor = cell_spec(round(p_valor, 4), bold = T, color = "black", align = "right"),
        variancia = cell_spec(variancia, bold = variancia,
                       color= ifelse(variancia, "white", "black"), 
                       background = ifelse(variancia, "green", "#CCCCCC"))
    )

variancia %>%
  kable(escape = F) %>%
  kable_styling(c("striped", "bordered"), full_width = TRUE) %>%
  column_spec(1, bold = TRUE) %>%
  collapse_rows(columns = 1:2, valign = "top") 
```

### Analises descritivas

```{r}
pos_gabarito$especies
```

#### Reconhecimento do nome das especies

##### Por origem

```{r, fig.width=8, fig.height=6}
pos_gabarito$especies %>% 
    ggplot(aes(especieDesc, fr, fill = grupo)) + 
    geom_bar(stat="identity") +
    geom_text(aes(label = paste0(round(fr * 100, 1), "%")), 
              position = position_dodge(0.9), vjust = 0.5,
              hjust = -0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,1.2), labels = scales::percent) +
    facet_wrap(~origem, scales = "free_y") +
    coord_flip() +
    theme_bw() +
    labs(title = "Reconhecimento do nome das especies por origem",
         fill = "Grupos", x = "", y = "\nFrequencia relativa") +
    my_theme
```

##### Por espécie

```{r, fig.width=8, fig.height=6}
pos_gabarito$especies %>% 
    ggplot(aes(especieDesc, fr, fill = origem)) + 
    geom_bar(stat="identity") +
    geom_text(aes(label = paste0(round(fr * 100, 1), "%")), 
              position = position_dodge(0.9), vjust = 0.5,
              hjust = -0.3) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,1.2), labels = scales::percent) +
    facet_wrap(~grupo, scales = "free_y") +
    coord_flip() +
    theme_bw() +
    labs(title = "Reconhecimento do nome das especies por grupo taxonómico",
         fill = "Origem", x = "", y = "\nFrequencia relativa") +
    my_theme
```

## Testes de hipoteses

Esperado p-valor >= 0.05 na normalidade (espera-se H0)
Esperado p-valor <= 0.05 no teste de hipotese (espera-se H1)

Tabela dos testes de hipoteses aplicados

```{r}
t1 <- t.test(
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas, 
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas, 
   alternative = "two.sided", paired = TRUE, conf.level = .95)
t2 <- t.test(
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas, 
   pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas, 
   alternative = "two.sided", paired = TRUE, conf.level = .95)
t3 <- t.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE, conf.level = .95)
t1b <- wilcox.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_nome_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE)
t2b <- wilcox.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_origem_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE)
t3b <- wilcox.test(
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas, 
    pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas, 
    alternative = "two.sided", paired = TRUE)
data.frame(
    "Comparação" = c("Exóticas x Nativas"),
    Algoritmo = c(t1$method, t2$method, t3$method, t1b$method, t2b$method, t3b$method),
    "Variável" = c(
        "Identificação do nome das espécies",
        "Identificação da origem",
        "Indice de reconhecimento"
    ),
    p_valor = c(t1$p.value, t2$p.value, t3$p.value, 
                t1b$p.value, t2b$p.value, t3b$p.value),
    H0 = c(t1$p.value >= 0.05, t2$p.value >= 0.05, t3$p.value >= 0.05, 
           t1b$p.value >= 0.05, t2b$p.value >= 0.05, t3b$p.value >= 0.05),
    H1 = c(t1$p.value < 0.05, t2$p.value < 0.05, t3$p.value < 0.05,
           t1b$p.value < 0.05, t2b$p.value < 0.05, t3b$p.value < 0.05),
    "Confiança" = c(
        paste(paste0(round(t1$conf.int * 100, 2), "%"), collapse = " ~ "),
        paste(paste0(round(t2$conf.int * 100, 2), "%"), collapse = " ~ "),
        paste(paste0(round(t3$conf.int * 100, 2), "%"), collapse = " ~ "),
        "-",
        "-",
        "-"
    )
) %>%
  mutate(
    p_valor = cell_spec(p_valor, bold = T, color = "black", align = "right"),
    H0 = cell_spec(H0, bold = H0,
                   color= ifelse(H0, "white", "black"), 
                   background = ifelse(H0, "green", "#CCCCCC")),
    H1 = cell_spec(H1, bold = H1, 
                   color = ifelse(H1, "white", "black"), 
                   background = ifelse(H1, "green", "#CCCCCC"))
  ) %>%
  kable(escape = F) %>%
  kable_styling(c("striped", "bordered"), full_width = TRUE) %>%
  column_spec(2, bold = TRUE) %>%
  collapse_rows(columns = 1:2, valign = "top") %>%
  footnote(general = "Intervalo de confiança 95%",
           general_title = "\nObs.: ",
           footnote_as_chunk = T)
```


### 1 - Estudantes têm maior proporção de acerto de espécies exóticas do que espécies nativas brasileiras

Resultado do teste paramétrico

```{r, echo=FALSE}
t1
```
Resultado do teste não paramétrico

```{r, echo=FALSE}
t1b
```


### 2 - Estudantes identificam mais origem das espécies exóticas

Resultado do teste paramétrico

```{r, echo=FALSE}
t2
```

Resultado do teste não paramétrico

```{r, echo=FALSE}
t2b
```

### 3 - Estudantes tem maior proporção de reconhecimento (nome e origem) de espécies exóticas do que espécies nativas brasileiras

Resultado do teste paramétrico

```{r, echo=FALSE}
t3
```

Resultado do teste não paramétrico

```{r, echo=FALSE}
t3b
```

### 4 - Estudantes que residem em cidade próxima a UC têm maior proporção de acerto entre as espécies nativas brasileiras.

```{r, fig.width=6, fig.height=3}
tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(municipio, p_nome_exoticas:p_indice_nativas)
t.test(p_indice_nativas ~ municipio, tmp)
```

### 5 - Estudantes que residem em área rural tem maior proporção de acertos sobre espécies nativas brasileiras do que estudantes que residem na área urbana

```{r, fig.width=6, fig.height=3}
tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(area, p_nome_exoticas:p_indice_nativas)
t.test(p_indice_nativas ~ area, tmp)
```

```{r, fig.width=6, fig.height=2.5}
tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(area, p_nome_exoticas:p_indice_nativas) %>%
    melt("area")
tmp <-
    cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "indicador", "origem"))) %>%
    select(area, indicador, origem, value)
tmp %>%
  ggplot() + 
  geom_boxplot(aes(x = area, y = value, fill = origem), show.legend = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) +
  facet_wrap(~indicador) +
  theme_bw() +
  labs(title = "Boxplot de identificação de espécies Nativas nos critérios estabelecidos",
       y = "Percentual de identificação", x = "") +
  my_theme
```

### 6 - Estudantes que visitam a UC têm maior proporção de acerto de espécies nativas do que estudantes que não visitam

```{r}
tmp <- 
    pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    filter(municipio == "Silvânia") %>%
    select(flona, p_indice_nativas)
#normalidade(tmp$p_indice_nativas)
t.test(p_indice_nativas ~ flona, tmp)
```


### 7 - Estudantes tem maior proporção de acertos em relação aos grupos de maior porte e da fauna exótica do que espécies menores e nativas.

```{r, fig.width=8, fig.height=4}
plotAnaliseTaxonomicosGenovart()
```

```{r, fig.width=8, fig.height=3}
grid.arrange(
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_aves,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_aves,
                  "Aves", "Média percentual de acertos\n",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)),
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_invertebrado,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_invertebrado,
                  "Invertebrados", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)),
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_mamifero,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_mamifero,
                  "Mamiferos", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)), 
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_peixe,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_peixe,
                  "Peixes", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)), 
    
    plotAnaliseMedias(pos_gabarito$percentual_acerto$p_exotica_reptil,
                  pos_gabarito$percentual_acerto$p_nativa_reptil,
                  "Répteis", y = "",
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_exoticas),
                  mean(pos_gabarito$percentual_acerto$p_indice_nativas)), 
    ncol = 5,
    top = textGrob("Niveis de reconhecimento por origem\n", 
                   gp = gpar(fontsize = 20, font = 2)),
    right = "\n"
)
```


```{r, message=FALSE}
tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(p_exotica_aves:p_nativa_reptil) %>%
    melt()
# anova(lm(value ~ variable, tmp))

tmp <- cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "origem", "grupo"))) %>%
    select(origem, grupo, value)

anova(lm(value ~ grupo * origem, tmp))
```

```{r}
tukey <- TukeyHSD(aov(lm(value ~ grupo * origem, tmp)))
tukey
```

```{r, fig.width=6, fig.height=7}
tky <- as.data.frame(tukey$`grupo:origem`)
tky <- tky %>%
  mutate(pair = reorder(rownames(tky), `diff`),
         signifcante = (`p adj` <= 0.05),
         cor = ifelse(`p adj` <= 0.05, "red", "black"))

ggplot(tky, aes(colour = cut(`p adj`, c(0, 0.05, 1), 
                               label = c("Significante", "Não significante")))) +
  geom_hline(yintercept=0, lty="11", colour="grey30") +
  geom_errorbar(aes(pair, ymin=lwr, ymax=upr), width=0.5, size=1) +
  geom_point(aes(pair, diff), size=3, shape=21) +
  scale_color_manual(values = c("red", "black"))+
  coord_flip() +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x = element_text(size = 10),
        axis.text.y = element_text(size = 10), 
        legend.position = "top") +
  labs(title = "Grupo taxonómico x Origem das espécies",
       subtitle = "Análise Tukey",
       colour = "", x = "Comparação de grupos", y = "\nDiferença entre as médias")
```


### 8 - Estudantes que possuem maior frequência de contato com a natureza têm maior proporção de acertos das espécies nativas

```{r, fig.width=6, fig.height=2.5}
tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(frequencia, p_nome_exoticas:p_indice_nativas) %>%
    melt(id = "frequencia")

tmp <-
    cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "indicador", "origem"))) %>%
    select(frequencia, indicador, origem, value)

tmp %>%
  ggplot() + 
  geom_boxplot(aes(x = origem, y = value, fill = frequencia), show.legend = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) +
  facet_wrap(~indicador) +
  theme_bw() +
  labs(title = "Boxplot de identificação de espécies Nativas nos critérios estabelecidos",
       y = "Percentual de identificação", x = "") +
  my_theme
```

```{r}
anova(lm(value  ~ frequencia, data = tmp %>% filter(indicador == "indice")))
#TukeyHSD(aov(lm(value  ~ frequencia, data = tmp %>% filter(indicador == "indice"))))
```

### 9 - Estudantes que participam de aulas práticas tem maior proporção de acertos sobre as espécies nativas do que estudantes sem tais aulas

```{r, fig.width=6, fig.height=2.5}
tmp <- pos_gabarito$percentual_acerto %>%
    select(fez.aula, p_nome_exoticas:p_indice_nativas) %>%
    melt(id = "fez.aula")

tmp <-
    cbind(tmp, colsplit(tmp$variable, "_", c("p", "indicador", "origem"))) %>%
    select(fez.aula, indicador, origem, value)

tmp %>%
  ggplot() + 
  geom_boxplot(aes(x = origem, y = value, fill = fez.aula), show.legend = T) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent) +
  facet_wrap(~indicador) +
  theme_bw() +
  labs(title = "Boxplot de identificação de espécies Nativas nos critérios estabelecidos",
       y = "Percentual de identificação", x = "") +
  my_theme
```

```{r}
anova(lm(value  ~ fez.aula, data = tmp %>% filter(indicador == "indice")))
#TukeyHSD(aov(lm(value  ~ frequencia, data = tmp %>% filter(indicador == "indice"))))
```


### 10 - Rankings das espécies citadas

```{r, fig.width=6, fig.height=4}
a1 <- 
    pos_gabarito$raking_animais$nativos %>%
    head(20) %>%
    ggplot(aes(x = animais, y = freq, fill = freq)) +
    geom_bar(stat="identity", show.legend = F) +
    geom_text(aes(label = freq), position = position_dodge(0.9), vjust = -1, hjust = 0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,90)) +
    scale_fill_gradient(low = "orange", high = "red") +
    theme_bw() +
    labs(title = "Espécies citadas como nativas",
       y = "Frequencia", x = "") +
    my_theme
a2 <- 
    pos_gabarito$raking_animais$exoticos %>%
    head(20) %>%
    ggplot(aes(x = animais, y = freq, fill = freq)) +
    geom_bar(stat="identity", show.legend = F) +
    geom_text(aes(label = freq), position = position_dodge(0.9), vjust = -1, hjust = 0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,90)) +
    scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "darkblue") +
    theme_bw() +
    labs(title = "Espécies citadas como exóticas",
       y = "Frequencia", x = "") +
    my_theme

grid.arrange(a1, a2,
             nrow = 2,
             top = textGrob("TOP 20 - Ranking das espécies citadas como exemplo\n", 
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
)
```

```{r, fig.width=6, fig.height=2}
a3 <- 
    pos_gabarito$raking_animais$protegidos %>%
    head(20) %>%
    ggplot(aes(x = animais, y = freq, fill = freq)) +
    geom_bar(stat="identity", show.legend = F) +
    geom_text(aes(label = freq), position = position_dodge(0.9), vjust = -1, hjust = 0.5) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,190)) +
    scale_fill_gradient(low = "green", high = "darkgreen") +
    theme_bw() +
    labs(title = "Espécies citadas como nativas",
       y = "Frequencia", x = "") +
    my_theme

grid.arrange(a3,
             top = textGrob("TOP 20 - Ranking das espécies citadas como exemplo para proteção\n", 
                            gp = gpar(fontsize = 20, font = 2))
)
```

