Experimenty s více faktory

Otestovali jsme, jestli účel půjčky ovlivňuje financovanou částku, a zjistili jsme, že ano. Zároveň ale víme, že půjčky se jen stěží schvalují výhradně na základě jejich účelu. Spíš platí, že společnost si před rozhodnutím o poskytnutí půjčky udělá celkový obrázek o žadateli.

V experimentu s více faktory můžeme zkoumat víc než jeden vysvětlující faktor. Podobně jako v experimentech s datasetem ToothGrowth z 1. kapitoly může experimentátor sledovat dva (nebo i více!) různé faktory a zkoumat, jak ovlivňují výsledek. Pracujeme s otevřenými daty, takže faktory přímo kontrolovat nemůžeme (jsou zadávány samotným žadatelem při vyplňování žádosti o půjčku), ale pojďme se podívat, jak několik dalších faktorů ovlivňuje financovanou částku.

Toto cvičení je součástí kurzu

Experimental Design in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí aov() sestav v jednom kroku lineární model i ANOVA a prozkoumej, jak purpose_recode a délka zaměstnání (emp_length) ovlivňují financovanou částku. Výsledek ulož do objektu purpose_emp_aov a vypiš ho.
Vypsaný purpose_emp_aov nezobrazuje p-hodnoty, které nás ale mohou zajímat. Zobraz je voláním summary() na objektu aov.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Use aov() to build purpose_emp_aov
___ <- aov(funded_amnt ~ ___ + ___, ___ = ___)

# Print purpose_emp_aov to the console
purpose_emp_aov

# Call summary() to see the p-values
summary(___)

Upravit a spustit kód