### LESSON 4 EXERCISE OF ANOVA & KRUSKAL WALLIS TEST (19/4/2021)

library(haven)
setwd("S:/_STAFF/Gulser/R NOTES/LESSON_4")
dataset<-read_dta('all548832.dta')
attach(dataset)
summary(dataset)
table(reparto)

detach(dataset)

dataset$reparto<-factor(dataset$reparto, labels=c("rianimazione", "chirurgia", "altro"))
attach(dataset)
summary(dataset)

tab<-table(reparto)
freq<-prop.table(tab)
freq

summary(eta)
tapply(eta, reparto, mean)
tapply(eta, reparto, sd)


table(eta)
tab_eta<-table(eta)
freq_eta<-prop.table(tab_eta)
freq_eta

###SUMMARY TABLES###
xbar<-tapply(eta, reparto, mean)
s<-tapply(eta, reparto, sd)
n<-tapply(eta, reparto, length)
m<-tapply(eta, reparto, min)
ma<-tapply(eta, reparto, max)
cbind(mean=xbar, std.dev=s, n=n, min=m, max=ma)

boxplot(eta)

boxplot(eta, reparto)

###NORMALITY TEST

shapiro.test(dataset$eta)
tapply(eta, reparto, shapiro.test)

###ANOVA###

anova(lm(eta~reparto))

aov(lm(eta~reparto))

lm(formula = eta~reparto)

bartlett.test(eta~reparto)

pairwise.t.test(dataset$eta, dataset$reparto, p.adjust.method ="bonferroni")")



###KRUSKAL WALLIS TEST

kruskal.test(eta~reparto)
pairwise.wilcox.test(dataset$eta, dataset$reparto, p.adjust.method ="bonferroni")")

boxplot(eta~reparto, xlab="reparto", ylab="eta", las=1,)