Confrontare regressioni e ANOVA

Nell'esercizio precedente hai costruito un modello di regressione. Due metodi per fare inferenza statistica includono: esaminare la quantità di varianza spiegata dai coefficienti nel modello (un'analisi in stile ANOVA) e usare variabili predittive lineari per modellare i dati (un approccio da regressione). La scelta tra i due dipende in gran parte dalle preferenze personali e dalla formazione statistica. Entrambi gli approcci possono essere condotti con metodi frequentisti o Bayesian. Sebbene in questo corso si usino solo metodi frequentisti, le stesse idee si applicano anche ai modelli bayesiani.

Il modello lmer_out che hai costruito nell'esercizio precedente è stato caricato per te. Per prima cosa, eseguirai un anova() su di esso per vedere se group spiega una quantità significativa di variabilità. Poi, esaminerai il coefficiente di regressione di group per verificare se differisce significativamente da zero.