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Valutare il modello fattoriale dei punteggi SAT di NYC

Abbiamo costruito il nostro modello, quindi il passo successivo è il controllo del modello! Dobbiamo verificare sia se l’outcome sia se i residui del modello seguono una distribuzione normale. Controlleremo l’assunzione di normalità usando shapiro.test(). Un p-value basso implica che possiamo rifiutare l’ipotesi nulla secondo cui il campione proviene da una popolazione normalmente distribuita.

Eseguiamo i controlli necessari per il nostro modello fattoriale 2^k, nyc_scores_factorial, che è già stato caricato per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Progettazione Sperimentale in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Verifica la normalità dell’outcome Average_Score_SAT_Math da nyc_scores usando shapiro.test().
  • Imposta una griglia 2 per 2 per i grafici e traccia l’oggetto modello nyc_scores_factorial per creare i grafici dei residui.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Use shapiro.test() to test the outcome
___

# Plot nyc_scores_factorial to examine residuals
par(mfrow = c(2,2))
___
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