Données de l'étude sur le sommeil

Des chercheurs ont recruté 18 participantes et participants pour une étude sur la privation de sommeil. Les données observées sleep_study sont chargées dans l'espace de travail. Elles contiennent les temps de réaction day_0 et les temps de réaction day_3 après 3 nuits avec privation de sommeil pour chaque subject.

Vous allez définir et explorer diff_3, l'écart observé des temps de réaction pour chaque personne. Cela nécessitera les fonctions mutate() et summarize(). Par exemple, ce qui suit ajoute la variable day_0_s, soit les temps de réaction day_0 en secondes, à sleep_study :

sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(day_0_s = day_0 * 0.001)

Vous pouvez ensuite summarize() les valeurs de day_0_s, ici par leur minimum et leur maximum :

sleep_study  %>% 
    summarize(min(day_0_s), max(day_0_s))

Cette activité fait partie du cours

Modélisation bayésienne avec RJAGS

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Instructions de l’exercice

Affichez les 6 premières lignes de sleep_study.
Définissez une nouvelle variable diff_3 dans sleep_study, soit les temps de réaction day_3 moins day_0.
Utilisez ggplot() avec une couche geom_histogram() pour construire un histogramme des données diff_3.
Utilisez summarize() pour obtenir la moyenne et l'écart type des observations diff_3.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Check out the first 6 rows of sleep_study


# Define diff_3
sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(diff_3 = ___)
 
# Histogram of diff_3    
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_histogram(binwidth = 20, color = "white")

# Mean and standard deviation of diff_3
sleep_study %>% 
    summarize(___, ___)

Modifier et exécuter le code