Quale media per finalità del prestito è diversa?

Prima di esaminare altri fattori oltre a purpose_recode che potrebbero influenzare l’importo del prestito finanziato, vediamo quali medie di purpose_recode differiscono. Questo è il test post-hoc citato nell’esercizio precedente.

Il risultato di quel test ANOVA era statisticamente significativo con un p-value molto basso. Questo significa che possiamo rifiutare l’ipotesi nulla e accettare l’ipotesi alternativa che almeno una media sia diversa. Ma quale?

Dovremmo usare il test HSD di Tukey, che sta per Honest Significant Difference. Per eseguire l’HSD di Tukey in R, puoi usare TukeyHSD():

TukeyHSD(aov_model, "independent_variable_name", conf.level = 0.9)

Questo esegue l’HSD di Tukey su un certo aov_model, considerando una specifica "independent_variable_name", con un conf.level del 90%.

Questo esercizio fa parte del corso

Progettazione Sperimentale in R

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Istruzioni dell'esercizio

Crea un modello con aov() che analizzi funded_amnt in funzione di purpose_recode. Salvalo come purpose_aov.
Usa TukeyHSD() per eseguire il test HSD di Tukey su purpose_aov con un livello di confidenza di 0,95. Salvalo in un oggetto chiamato tukey_output.
Riordina tukey_output con tidy() dal pacchetto broom (già caricato per te).

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Use aov() to build purpose_aov
___ <- aov(___ ~ ___, data = ___)

# Conduct Tukey's HSD test to create tukey_output
___ <- TukeyHSD(___, "___", conf.level = ___)

# Tidy tukey_output to make sense of the results
tidy(___)

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