RCBD Desing in R

1. Analysis of Variance 

 wina<- aov(POD~treatment+replication, data=data_shahzad_4)

anova(wina)

## Analysis of Variance Table

## Response: POD

##                     Df                     Sum Sq         Mean Sq             F Value                 Pr(>F)

## treatment     3                         864             288.00                0.4014                  0.7524

## replication 2                            164             82.10                0.1144                     0.8920

## Residuals     90                     64582           717.57

2. Multiple Comparison Test

winams<-aov(POD~treatment+replication, data=data_shahzad_4)

LSD.test(winams,"treatment", console = TRUE)

## Study: winams ~ "treatment"

## LSD t Test for POD

## Mean Square Error: 717.5726

## treatment, means and individual ( 95 %) CI

##                 POD                         std             r         LCL             UCL             Min         Max

## Compost 258.4262                 26.64398         24 247.5631        269.2894     227.15     292.78

## Control 259.8725                     22.40901         24 249.0094     270.7356     231.29        288.78

## Hydropriming 261.4633         30.43338         24 250.6002         272.3264     214.31     299.67

## Potassium nitrate 266.3896     26.01492         24 255.5265         277.2527     236.12     292.78

## Alpha: 0.05 ; DF Error: 90

## Critical Value of t: 1.986675

## least Significant Difference: 15.36275

## Treatments with the same letter are not significantly different.

## POD groups

## Potassium nitrate 266.3896 a

## Hydropriming 261.4633 a

## Control 259.8725 a

## Compost 258.4262 a