Experimente mit mehreren Faktoren

Wir haben getestet, ob der Zweck eines Kredits die finanzierte Kreditsumme beeinflusst – und das ist der Fall. Allerdings wissen wir auch, dass Kredite wahrscheinlich nicht nur basierend auf dem angegebenen Zweck finanziert werden. Wahrscheinlicher ist, dass das Unternehmen die Antragstellerin bzw. den Antragsteller ganzheitlich betrachtet, bevor es einen Kredit vergibt.

In einem Experiment mit mehreren Faktoren können wir mehr als einen erklärenden Faktor untersuchen. Wie bei unseren Experimenten mit ToothGrowth aus Kapitel 1 kann die forschende Person versuchen, zwei (oder mehr!) verschiedene Faktoren zu steuern und sehen, wie sie das Ergebnis beeinflussen. Wir verwenden offene Daten, daher können wir die Faktoren hier nicht wirklich steuern (sie werden beim Ausfüllen des Kreditantrags angegeben), aber schauen wir uns an, wie ein paar weitere Faktoren die finanzierte Kreditsumme beeinflussen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Versuchsplanung in R

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Anleitung zur Übung

Verwende aov(), um in einem Schritt ein lineares Modell und eine ANOVA zu erstellen und zu untersuchen, wie purpose_recode und die Beschäftigungsdauer (emp_length) die finanzierte Summe beeinflussen. Speichere das Ergebnis als Objekt purpose_emp_aov und gib es aus.
Die Ausgabe von purpose_emp_aov zeigt keine p-Werte, die uns interessieren könnten. Zeige sie an, indem du summary() auf dem aov-Objekt aufrufst.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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(___)

Code bearbeiten und ausführen