###ROZLOŽENÍ DAT: pokud je normální, tak můžeme dělat parametrické testy,

# Příprava dat pro vykreslení boxplotů
boxplot_data <- t(MorfoData_transf[, -1:-4]) # Transponování dat a odstranění prvního sloupce s jmény jedinců

### VIZUALIZACE ROZLOŽENÍ DAT
##Vytvoření QQ plot residuí (ideální je, když jsou v linii a nebo ve "vyhrazeném" prostoru)
#Načtení knihoven
install.packages("ggpubr")
library(ggpubr)

#vizualizace po sloupcích = po rostlinách, resp. opakovatelnost
ggqqplot(boxplot_data[,1])

#jiný typ
install.packages("car")
library("car")
qqPlot(boxplot_data[,1])
qqPlot(boxplot_data[])

#Test normality dat
shapiro.test(boxplot_data[,1])
shapiro.test(boxplot_data[])
#chceme, aby byl test NESIGNIFIKANTNÍ!
#Pokud p-hodnota > 0,05, pak se distribuce dat významně neliší od normální distribuce 
#(rozložení dat je normální)


#průměry
meanCAN <- mean(boxplot_data[,1:5]) 
meanPAL <- mean(boxplot_data[,6:10])

#dvou výběrový parametrický t-test
# Liší se CAN od PAL?
t.test(boxplot_data[,1:5], boxplot_data[,6:10])

#Jednovýběrový parametrický t-test
#Liší se X21 od CAN nebo PAL?
t.test(boxplot_data[,11], mu=meanCAN)
t.test(boxplot_data[,11], mu=meanPAL)

#Neparametrické testy (obdova výše)
wilcox.test(boxplot_data[,1:5], boxplot_data[,6:10], conf.int=TRUE)
wilcox.test(boxplot_data[,11], mu=meanCAN, conf.int=TRUE)
wilcox.test(boxplot_data[,11], mu=meanPAL, conf.int=TRUE)