# ============================================================
# R ile Tek Yonlu ANOVA ve Tukey Testi
# Senaryo: Uc gubre uygulamasinin (Kontrol, Organik, Kimyasal)
#          bugday verimine etkisi karsilastiriliyor.
# Kullanim: Bu dosyayi ve r-anova-testi-veri.csv dosyasini
#           ayni klasore koyun, RStudio'da calistirin.
# Kaynak: veriakademi.com
# ============================================================

# --- 1. Veriyi oku ------------------------------------------
veri <- read.csv("r-anova-testi-veri.csv", fileEncoding = "UTF-8")
veri$gubre <- factor(veri$gubre, levels = c("Kontrol", "Organik", "Kimyasal"))
head(veri)

# --- 2. Grup ozetleri ---------------------------------------
tapply(veri$verim_kg, veri$gubre, mean)
tapply(veri$verim_kg, veri$gubre, sd)

# --- 3. Varsayim kontrolleri --------------------------------
# Her grupta normallik (Shapiro-Wilk)
tapply(veri$verim_kg, veri$gubre, function(x) shapiro.test(x)$p.value)

# Varyans homojenligi (Levene)
library(car)
leveneTest(verim_kg ~ gubre, data = veri)

# --- 4. Tek yonlu ANOVA -------------------------------------
model <- aov(verim_kg ~ gubre, data = veri)
summary(model)

# --- 5. Etki buyuklugu (eta kare) ---------------------------
library(effectsize)
eta_squared(model)

# --- 6. Post-hoc: fark HANGI gruplar arasinda? --------------
# ANOVA yalnizca "fark var" der; ciftleri Tukey HSD gosterir
TukeyHSD(model)

# --- 7. Kutu grafigi (teze eklenebilir) ---------------------
library(ggplot2)
grafik <- ggplot(veri, aes(x = gubre, y = verim_kg, fill = gubre)) +
  geom_boxplot(width = 0.55, show.legend = FALSE) +
  labs(x = "Gubre Uygulamasi", y = "Verim (kg/da)",
       title = "Gubre Turune Gore Bugday Verimi") +
  theme_minimal(base_size = 13)
grafik
ggsave("r-anova-testi-grafik.png", grafik, width = 9, height = 4.5, dpi = 100)