Blocage

Même si ce n'est pas le cas ici, supposons que le type de supplément soit en fait un facteur de nuisance que nous souhaitons contrôler par blocage, et que nous nous intéressions uniquement à l'effet de la dose de vitamine C sur la croissance des dents de cobayes.

Si nous bloquons selon le type de supplément, nous créons des groupes plus homogènes, puisqu'ils auront le même type de supplément. Cela nous permet d'examiner uniquement l'effet de la dose sur la longueur des dents.

Nous utiliserons la fonction aov() pour étudier cela. aov() crée un modèle de régression linéaire en appelant lm() et en examinant les résultats avec anova() en un seul appel. Pour utiliser aov(), nous aurons toujours besoin d'une notation fonctionnelle, comme dans l'exercice sur la randomisation, mais cette fois la formule devrait être len ~ dose + supp pour indiquer que nous avons bloqué selon le type de supplément. (Nous verrons aov() et anova() plus en détail au prochain chapitre.)

ggplot2 est déjà chargé pour vous.

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Plan d'expériences avec R

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Instructions de l’exercice

Créez un diagramme à moustaches (boxplot) pour examiner visuellement si la longueur des dents diffère selon dose. dose a été convertie en variable facteur pour vous.
Utilisez aov() pour détecter l'effet de dose et supp sur len. Enregistrez le tout dans un objet de modèle nommé ToothGrowth_aov.
Examinez ToothGrowth_aov avec summary() pour déterminer si dose a un effet significatif sur la longueur des dents.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

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

# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___

Modifier et exécuter le code