Aleatorización
La aleatorización de los sujetos en un experimento ayuda a distribuir de forma uniforme entre los grupos cualquier variabilidad que exista de manera natural entre los sujetos. Para ToothGrowth, un ejemplo de aleatorización eficaz sería asignar al azar cobayas macho y hembra a diferentes grupos experimentales, idealmente compensando las diferencias que existen de forma natural entre machos y hembras.
En el experimento que generó el conjunto de datos ToothGrowth, las cobayas se asignaron al azar para recibir vitamina C a través de zumo de naranja o ácido ascórbico, indicado en el conjunto de datos por la variable supp. Es natural preguntarse si hay diferencias en la longitud del diente según el tipo de suplemento, ¡una pregunta que también puede responder una t de Student!
A partir de este ejercicio, deberías usar t.test() y otras funciones de modelado con notación de fórmula:
t.test(outcome ~ explanatory_variable, data = dataset)
Esto se puede leer así: "prueba outcome por explanatory_variable en mi dataset". La prueba predeterminada de t.test() es una t de Student bilateral.
Este ejercicio forma parte del curso
Diseño experimental en R
Instrucciones del ejercicio
- Realiza una t de Student para determinar si hay diferencias en la longitud del diente (
len) según el tipo de suplemento (supp) y guarda los resultados en un objetoToothGrowth_ttest. - Carga el paquete
broom. - Ordena (
tidy)ToothGrowth_ttestcontidy(). Esto imprimirá los resultados en la consola.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Perform a t-test
___ <- t.test(___, data = ToothGrowth)
# Load broom
library(___)
# Tidy ToothGrowth_ttest
___