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Bài tập

Randomisation

La randomisation des sujets dans une expérience aide à répartir uniformément entre les groupes toute variabilité qui existe naturellement entre les sujets. Pour ToothGrowth, un exemple de randomisation efficace serait d'attribuer au hasard des cochons d'Inde mâles et femelles à différents groupes expérimentaux, ce qui permet idéalement de neutraliser les différences naturelles entre les mâles et les femelles.

Dans l'expérience qui a produit l'ensemble de données ToothGrowth, les cochons d'Inde ont été répartis au hasard pour recevoir de la vitamine C soit par du jus d'orange, soit sous forme d'acide ascorbique, tel qu'indiqué dans l'ensemble de données par la variable supp. Il est naturel de se demander s'il existe une différence de longueur des dents selon le type de supplément — une question à laquelle un test t peut aussi répondre !

À partir de cet exercice, vous devriez utiliser t.test() et d'autres fonctions de modélisation avec la notation par formule :

t.test(outcome ~ explanatory_variable, data = dataset)

On peut lire ceci : « tester outcome en fonction de explanatory_variable dans mon dataset. » Le test par défaut de t.test() est un test t bilatéral.

Hướng dẫn

100 XP
  • Effectuez un test t pour déterminer s'il existe une différence de longueur des dents (len) selon le type de supplément (supp), et enregistrez les résultats dans un objet ToothGrowth_ttest.
  • Chargez le paquet broom.
  • Mettez en forme ToothGrowth_ttest avec tidy(). Les résultats seront affichés dans la console.