Bloqueo

Aunque no es cierto en realidad, supón que el tipo de suplemento es un factor molesto que queremos controlar mediante bloqueo y que solo nos interesa el efecto de la dosis de vitamina C en el crecimiento dental de los cobayas.

Si bloqueamos por tipo de suplemento, creamos grupos más similares, ya que compartirán el mismo tipo de suplemento, lo que nos permite examinar solo el efecto de la dosis sobre la longitud del diente.

Usaremos la función aov() para analizar esto. aov() crea un modelo de regresión lineal llamando a lm() y examina los resultados con anova() en una sola llamada. Para usar aov(), seguiremos necesitando notación funcional, como en el ejercicio de aleatorización, pero esta vez la fórmula debe ser len ~ dose + supp para indicar que hemos bloqueado por tipo de suplemento. (Veremos aov() y anova() con más detalle en el próximo capítulo.)

ggplot2 ya está cargado.

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Diseño experimental en R

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Instrucciones del ejercicio

Haz un diagrama de cajas para examinar visualmente si la longitud del diente difiere según dose. dose ya se ha convertido en una variable factor para ti.
Usa aov() para detectar el efecto de dose y supp sobre len. Guarda el resultado como un objeto de modelo llamado ToothGrowth_aov.
Examina ToothGrowth_aov con summary() para determinar si dose tiene un efecto significativo en la longitud del diente.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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

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

# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___

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