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

# Příprava dat pro vykreslení boxplotů
boxplot_data <- t(MorfoData_transf[,7]) # 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 řádcích = po rostlinách, resp. opakovatelnost
ggqqplot(boxplot_data[1,]) #ALL
ggqqplot(boxplot_data[,1:7]) #CAN
ggqqplot(boxplot_data[,8:14]) #PAL
ggqqplot(boxplot_data[,15:24]) #X


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

#Test normality dat
shapiro.test(boxplot_data[1,])
shapiro.test(boxplot_data[,1:7])
#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[,1:7]) 
meanPAL <- mean(boxplot_data[,8:14])

#JEDNA HODNOTA  
#Lze obrátit - ptám se jestli ta hodnota křížence může být v ranku rodičů, 
#zatímco předtím jsem se ptal jestli rank křížence odpovídá průměru rodičů

#dvou výběrový parametrický t-test
# Liší se CAN od PAL?
t.test(boxplot_data[,1:7], boxplot_data[,8:14])

#Jednovýběrový parametrický t-test
#Liší se X21 od CAN nebo PAL?
t.test( boxplot_data[,1:7], mu=boxplot_data[,15])
t.test(boxplot_data[,8:14], mu=boxplot_data[,15])

#Neparametrické testy (obdova výše)
wilcox.test(boxplot_data[,1:7], boxplot_data[,8:14], conf.int=TRUE) #PAL vs. CAN
wilcox.test(boxplot_data[,1:7], mu=boxplot_data[,15], conf.int=TRUE) #X21 vs. CAN
wilcox.test(boxplot_data[,8:14], mu=boxplot_data[,15], conf.int=TRUE) #X21 vs. PAL