Blokování

Předpokládejme (i když to ve skutečnosti neplatí), že typ doplňku stravy je rušivý faktor, který chceme kontrolovat pomocí blokování – a nás zajímá pouze vliv dávky vitaminu C na růst zubů u morčat.

Pokud blokujeme podle typu doplňku, vytváříme skupiny, které jsou si navzájem podobnější – mají stejný typ doplňku – a můžeme tak zkoumat výhradně vliv dávky na délku zubu.

K tomu využijeme funkci aov(). Funkce aov() vytvoří lineární regresní model interním voláním lm() a výsledky vyhodnotí pomocí anova() – to vše v jednom kroku. Stejně jako v cvičení s randomizací budeme potřebovat funkcionální notaci, tentokrát ale se vzorcem len ~ dose + supp, který vyjadřuje, že jsme blokovali podle typu doplňku. (Funkcím aov() a anova() se podrobněji věnujeme v další kapitole.)

ggplot2 je pro tebe již načten.

Toto cvičení je součástí kurzu

Experimental Design in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vytvoř krabicový graf, který vizuálně znázorní, zda se délka zubu liší v závislosti na dose. Proměnná dose byla pro tebe již převedena na kategorickou proměnnou (faktor).
Pomocí aov() zjisti vliv proměnných dose a supp na len. Výsledek ulož jako objekt modelu s názvem ToothGrowth_aov.
Pomocí summary() prozkoumej objekt ToothGrowth_aov a zjisti, zda má dávka statisticky významný vliv na délku zubu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    ___()

# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)

# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___

Upravit a spustit kód