Blocco
Anche se non è vero, supponi che il tipo di supplemento sia in realtà un fattore di disturbo che vogliamo controllare tramite il blocco, e che siamo interessati solo all’effetto della dose di vitamina C sulla crescita dei denti dei porcellini d’India.
Se blocchiamo per tipo di supplemento, creiamo gruppi più omogenei, in quanto avranno lo stesso tipo di supplemento, permettendoci di esaminare solo l’effetto della dose sulla lunghezza dei denti.
Useremo la funzione aov() per analizzare questo aspetto. aov() crea un modello di regressione lineare chiamando lm() ed esaminando i risultati con anova() in un’unica chiamata di funzione. Per usare aov(), ci servirà ancora la notazione funzionale, come nell’esercizio sulla randomizzazione, ma questa volta la formula dovrebbe essere len ~ dose + supp per indicare che abbiamo bloccato per tipo di supplemento. (Approfondiremo aov() e anova() nel prossimo capitolo.)
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Questo esercizio fa parte del corso
Progettazione Sperimentale in R
Istruzioni dell'esercizio
- Crea un boxplot per esaminare visivamente se la lunghezza dei denti varia in base a
dose.doseè già stato convertito in una variabile fattoriale. - Usa
aov()per rilevare l’effetto didoseesuppsulen. Salva il risultato come oggetto modello chiamatoToothGrowth_aov. - Esamina
ToothGrowth_aovconsummary()per determinare sedoseha un effetto significativo sulla lunghezza dei denti.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
___()
# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)
# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___