Randomizzazione
La randomizzazione dei soggetti in un esperimento aiuta a distribuire in modo uniforme tra i gruppi qualsiasi variabilità che esiste naturalmente tra i soggetti. Per ToothGrowth, un esempio di randomizzazione efficace sarebbe assegnare in modo casuale cavie maschi e femmine ai diversi gruppi sperimentali, idealmente annullando eventuali differenze che esistono naturalmente tra cavie maschi e femmine.
Nell'esperimento da cui proviene il dataset ToothGrowth, le cavie sono state randomizzate per ricevere la vitamina C tramite succo d'arancia o acido ascorbico, indicato nel dataset dalla variabile supp. È naturale chiedersi se la lunghezza dei denti cambi in base al tipo di integratore: una domanda a cui può rispondere anche un t-test!
A partire da questo esercizio, dovresti usare t.test() e altre funzioni di modellazione con la notazione a formula:
t.test(outcome ~ explanatory_variable, data = dataset)
Si può leggere così: "verifica outcome in base a explanatory_variable nel mio dataset". Il test predefinito per t.test() è un t-test a due code.
Questo esercizio fa parte del corso
Progettazione Sperimentale in R
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui un t-test per verificare se c'è una differenza nella lunghezza dei denti (
len) in base al tipo di integratore (supp) e salva i risultati in un oggettoToothGrowth_ttest. - Carica il pacchetto
broom. - Riordina
ToothGrowth_ttestcontidy(). Questo stamperà i risultati in console.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Perform a t-test
___ <- t.test(___, data = ToothGrowth)
# Load broom
library(___)
# Tidy ToothGrowth_ttest
___