Lateinisches Quadrat mit NYC-SAT-Ergebnissen
Um ein Design mit Lateinischem Quadrat auf diese Daten anzuwenden, nehmen wir an, wir möchten den Effekt unseres Nachhilfeprogramms untersuchen, das Einzelunterricht, zwei Kleingruppen sowie einen SAT-Vorbereitungskurs während und nach der Schulzeit umfasst. Ein neuer Datensatz nyc_scores_ls steht zur Verfügung, der dieses Experiment abbildet. Du kannst den Datensatz gern in der Konsole erkunden.
Wir blocken nach Borough und Teacher_Education_Level, um deren bekannten Einfluss auf die Punktzahl zu reduzieren. Borough ist ein guter Blockfaktor, weil Schulen in den USA teilweise über die in jeder Stadt gezahlten Steuern finanziert werden. Das wirkt sich wahrscheinlich auf die Bildungsqualität aus.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Versuchsplanung in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Build nyc_scores_ls_lm
nyc_scores_ls_lm <- ___(___ ~ Tutoring_Program + Borough + Teacher_Education_Level,
data = ___ )
# Tidy the results with broom
___
# Examine the results with anova
___