\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\begin{longtable}{|l|}
\hline
 \\ 
\hline
 
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\section{\texorpdfstring{Código da função}{Codigo da funao}}
\label{sec:codigo_da_funao}
\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}

####################################
### Cálculo do poder da anova.MC ###
####################################

# ARGUMENTOS

# N - número de amostras (testes anova.MC a serem feitos)
# n - número de permutações a serem feitos pelo anova.MC
# p - valor crítico de alfa
# dados - data.frame com 4 colunas e b linhas (b = número de blocos)


anova.power=function(dados,N,n,pc=.05){

############################################################################################################################################################
            anova.MC=function(dados,n){ 
  
                 aleat=function(dados){                                             # função que faz as permutações
                       mc=dados                                                      # crio o objeto que receberá as permutações, idêntico aos dados originais
                       mc$resp=rep(NA,length(dados$resp))                            # retiro os valores originais
                       for(j in 1:length(unique(dados$bloco))){                      # número de blocos
                           mc$resp[mc$bloco==j]=sample(dados$resp[dados$bloco==j])   # permutação dos valores encontrados
                                                               }  
                       return(summary(aov(resp~A*B+Error(bloco/(A*B)),mc))[5][[1]][[1]][[4]][1:3]) # extração e cálculo de F
                                      }
            
                 result=data.frame(A=rep(NA,n),B=rep(NA,n),A.B=rep(NA,n))       # crio o objeto que receberá os valores de F

                 for(i in 1:n){                          # número de permutações
                               result[i,]=aleat(dados)   # gera n valores de F
                              }

                 real=summary(aov(resp~A*B+Error(bloco/(A*B)),data=dados))[5][[1]][[1]][[4]][1:3] # extração e cálculo de F dos dados reais
     
                 p=data.frame(fatores="p",
                              A=(length(result[result[,1]>=real[1],1])+1)/(n+1),   # probabilidade de se encontrar o efeito do fator A ao acaso
                              B=(length(result[result[,2]>=real[2],2])+1)/(n+1),   # o mesmo para o fator B               
                              A.B=(length(result[result[,3]>=real[3],3])+1)/(n+1)  # e idem para a interação A:B
                             )
                 return(p)

                                    }  

############################################################################################################################################################
            data.gen=function(nb,int,varb,vare,efA,efB,efAB){

                 d=data.frame(
                              bloco=rep(1:nb,each=4),    ######### crio o fator BLOCO
                              A=rep(0:1,each=2),           ####### idem para o fator A
                              B=0:1,                         ##### idem para o fator B
                              resp=NA                          ### crio coluna vazia para a variável resposta
                             )

                 efb=rnorm(nb,0,varb)                            # crio o efeito randômico BLOCO com média zero; a variância diz quão diferentes serão os blocos

                 for(i in 1:nb){ # ciclo número de blocos
                   for(j in 0:1){ ######### ciclo fator A
                     for(k in 0:1){ ####### ciclo fator B
                       d$resp[d$bloco==i&d$A==j&d$B==k]=round((                  #
                                                               int+             # crio cada valor resposta a partir de uma média
                                                               efA*j+          #################### adiciono o efeito do fator A                     
                                                               efB*k+         ############################## idem para o fator B       
                                                               efAB*j*k+     ##########################idem para a interação A:B
                                                               efb[i]+        ########################## idem para o fator BLOCO
                                                               rnorm(1,0,vare) ##### adiciono o erro associado a cada observação
                                                               ),2) }}}         ############################# arredonda os dados
                                                                                 #
                                                    
                 return(d)} # retorna a tabela de dados gerados

############################################################################################################################################################

            medias=aggregate(dados$resp,list(dados$A,dados$B),mean) # calculo as médias por tratamento
            desvios=aggregate(dados$resp,list(dados$A,dados$B),sd) # idem para os desvios
            medias.bloco=aggregate(dados$resp,list(dados$bloco),mean) # calculo as médias por bloco

            nb=length(unique(dados$bloco)) # conto o número de blocos do desenho
            int=medias[1,3]   # intercepto ou média dos controles
            varb=sd(medias.bloco[,2]) # desvios entre os blocos
            efA=medias[2,3]-medias[1,3]  # calculo o efeito do tratamento para o fator A
            efB=medias[3,3]-medias[1,3]  # idem para o fator B
            efAB=medias[4,3]-medias[2,3]-medias[3,3]+medias[1,3] # idem para a interação entre A e B

            efbloco=numeric()
            for(i in 1:nb){
            efbloco[i]=medias.bloco[i,2]-mean(dados$resp) # calculo o efeito do bloco
            }

            residuos=numeric()
            for(i in 1:length(dados$resp)){
                residuos[i]=dados[i,4]-int-efA*dados[i,2]-efB*dados[i,3]-efAB*dados[i,2]*dados[i,3]-efbloco[dados[i,1]] # cálculo para encontrar os resíduos
                }

            vare=sd(residuos) # desvio padrão dos resíduos

            d=list()
            for(i in 1:N){
                d[[i]]=data.gen(nb,int,varb,vare,efA,efB,efAB)
                }

            result=data.frame(pA=rep(NA,N),pB=rep(NA,N),pAB=rep(NA,N))
            for(i in 1:N){
                result[i,]=anova.MC(d[[i]],n)[2:4]
                }

            power=data.frame(row.names="poder(%)",
                             A=length(result[result$pA<=pc,1])*100/length(result$pA),
                             B=length(result[result$pB<=pc,2])*100/length(result$pB),
                             AB=length(result[result$pAB<=pc,3])*100/length(result$pAB)
                            )

            return(power)
            }


# testando...

anova.power(dados,2,999)




\end{lstlisting}



\end{document}
