Blocking

Walau sebenarnya tidak demikian, misalkan jenis suplemen adalah faktor pengganggu yang ingin kita kendalikan melalui blocking, dan kita hanya tertarik pada efek dosis Vitamin C terhadap pertumbuhan gigi marmot.

Jika kita melakukan blocking berdasarkan jenis suplemen, kita membuat kelompok yang lebih serupa—yaitu memiliki jenis suplemen yang sama—sehingga kita dapat menelaah hanya efek dosis terhadap panjang gigi.

Kita akan menggunakan fungsi aov() untuk menelaah hal ini. aov() membuat model regresi linear dengan memanggil lm() dan memeriksa hasilnya dengan anova() dalam satu pemanggilan fungsi. Untuk menggunakan aov(), kita tetap membutuhkan notasi fungsional, seperti pada latihan pengacakan sebelumnya, tetapi kali ini rumusnya harus len ~ dose + supp untuk menunjukkan bahwa kita telah melakukan blocking berdasarkan jenis suplemen. (Kita akan membahas aov() dan anova() lebih rinci di bab berikutnya.)

ggplot2 sudah dimuat untuk Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Perancangan Eksperimen di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Buat boxplot untuk meninjau secara visual apakah panjang gigi berbeda menurut dose. dose telah diubah menjadi variabel faktor untuk Anda.
Gunakan aov() untuk mendeteksi pengaruh dose dan supp terhadap len. Simpan sebagai objek model bernama ToothGrowth_aov.
Tinjau ToothGrowth_aov dengan summary() untuk menentukan apakah dosis berpengaruh signifikan terhadap panjang gigi.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

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

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

# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___

Edit dan Jalankan Kode