--- title: "PC-practicum 2: Project" author: Vul hier jullie naam in. output: html_document --- # Filmpje https://youtu.be/Vj9vDPW2pfg # Situering Ondanks het afnemend aantal landbouwers in Vlaanderen, blijft de landbouw zeer belangrijk. 46 procent van de Vlaamse grondoppervlakte (of 622.738 ha) wordt bewerkt in de land- en tuinbouw. Om een goede productie te krijgen is het daarom essentieel dat de grond waarop onze groenten en fruit gekweekt worden zo "rijk" mogelijk is. Hierbij denkt men in de eerste plaats aan voldoende nutriënten zoals stikstof, fosfor en koolstof voor de groei en ontwikkeling van de plant. Een ander belangrijk aspect van de bodemrijkheid is het aantal micro-organismen dat erin leeft. Hierbij speelt niet alleen het totale aantal organismen van belang, maar ook het aantal unieke organismen. Zo geldt dat hoe meer verschillende soorten organismen er voorkomen, hoe rijker de grond en hoe beter de planten gaan kunnen groeien en zich gaan kunnen verdedigen tegen ziekten. Algemeen wordt ervan uitgegaan dat een goede Vlaamse bodem gemiddeld 2.200 verschillende soorten bacteriën bevat in 1 gram grond. Als er meer bacteriën in voorkomen, spreekt men van een "rijkere" bodem, zijn het er minder dan spreekt men van een "armere" bodem. In 2014 en 2015 werden 37 stalen afkomstig uit verschillende landbouwbodems in de regio Merelbeke bemonsterd en werd er gekeken hoeveel bacteriën er in 1 gram grond aanwezig waren. Daarbij wilden de onderzoekers weten of de bodems voldeden aan het vooropgestelde quotum van 2.200 soorten/g grond, of dat de bodem rijker of armer was. # Opdracht De onderzoekers gingen na of de gemiddelde bacteriële rijkheid van de bodems in de regio Merelbeke te vergelijken is met de gemiddelde rijkheid in een goede Vlaamse bodem, of dat ze armer of rijker zijn. Ze maakten daarbij gebruik van de methoden van data-exploratie uit practicum 1 en gebruikten een t-test. Voer zelf de analyse van de onderzoekers uit. Schrijf hierbij een verslag per groepjes van max. $4$ personen (gemaakt in Rmarkdown) van ongeveer 1-2 pagina's dat de volgende elementen bevat: - Dataverkenning - Statistische test om de onderzoeksvraag na te gaan - Conclusie Een aantal belangrijke tips: - Zet je richting en namen in het HTML-bestand. - Zet tekst niet als commentaar (met "#"), maar gewoon tussen de R-code. - Maak je een figuur, voorzie ze dan van een nummer! - Bespreek figuren! Zeg altijd **wat** je ziet op de plot en wat je eruit concludeert. - Doe je een statistische test, ga dan altijd de voorwaarden na, formuleer de nulhypothese en alternatieve hypothese en interpreteer het resultaat **altijd** in functie van je vraagstelling. Vergeet ook niet om altijd het 95%-betrouwbaarheidsinterval te vermelden en correct te interpreteren. - Schrijf hypotheses of interpretaties bij voorkeur uit in woorden. Indien je toch symbolen ($\mu$, $\sigma$, e.d.) gebruikt bij het opstellen van hypotheses of interpretaties, vermeld dan altijd hun betekenis! - Schrijf in de conclusie-sectie de conclusie die de onderzoekers zouden trekken uit deze analyse. Zorg ervoor dat deze **conclusie volledig** is, ook al moet je daarvoor misschien iets herhalen. - In je conclusiesectie moet je ook de gevraagde analyse becommentariëren: als er zaken zijn die niet correct zijn aan de analyse, dien je die hier te vermelden en hun impact te bespreken. # Indienen resultaten Ieder lid van de groep dient binnen de week (ten laatste op op hetzelfde uur als het practicum vandaag gestart is) na het practicum de multiple choice vragen op Minerva in te vullen. Daarenboven dient één groepslid een html-rapport van het Rmd-bestand in bij Opdrachten op Ufora **met vermelding van de namen van all groepsleden**. Dit bestand wordt automatisch gecontroleerd op plagiaat tussen groepjes. # Data-exploratie ```{r} #Lees de data in dataset <- read.table("Rijkheid.dat", header = TRUE) # #~/Rijkheid.dat #Selecteer kolom "Rijkheid" uit het data frame rijkheid <- dataset$Rijkheid ``` # Data-analyse ```{r} ``` # Conclusie