NHANES EDA

Esploriamo il nostro nuovo insieme di dati con un approccio di EDA. Come nel capitolo precedente, è una buona idea guardare sia le misure riassuntive numeriche sia le visualizzazioni. Aiutano a capire i dati e sono un ottimo modo per individuare passaggi di data cleaning che potresti aver saltato. L'insieme di dati nhanes_combined è stato precaricato per te.

Poniamo di avere accesso ai pazienti NHANES e di voler condurre uno studio sull'effetto, sul peso, dell'essere stati invitati da un medico a ridurre calorie/grassi nella dieta. Questo è il nostro trattamento; immaginiamo che, invece di essere una domanda rivolta al paziente, alcuni pazienti siano stati assegnati casualmente a ricevere consigli nutrizionali da un medico. Tuttavia, sospettiamo che possa esserci una differenza di peso in base al genere del paziente: un fattore di blocco!

Questo esercizio fa parte del corso

Progettazione Sperimentale in R

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Istruzioni dell'esercizio

Completa ed esegui il codice dplyr per trovare il peso medio (bmxwt) in kg in base al nostro trattamento (mcq365d). C'è qualcosa di interessante riguardo ai pazienti con trattamento NA?
Completa il codice ggplot2 per visualizzare un boxplot dell'IQR dei pesi dei pazienti per variabile di trattamento.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Fill in the dplyr code
___ %>% 
  group_by(___) %>% 
  summarize(mean = mean(___, na.rm = TRUE))

# Fill in the ggplot2 code
___ %>% 
  ggplot(aes(as.factor(___), ___)) +
  geom_boxplot() +
  labs(x = "Treatment",
       y = "Weight")

Modifica ed esegui il codice