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睡眠研究データ

研究者たちは、18名の被験者を対象に睡眠不足の研究を行いました。観測データ sleep_study はワークスペースに読み込まれています。このデータには、各 subject（被験者）について、day_0 の反応時間と、3日間の睡眠不足後の day_3 の反応時間が含まれています。

ここでは、各被験者の反応時間の差を表す diff_3 を定義して探索します。mutate() 関数と summarize() 関数を使います。たとえば、次のコードは day_0 の反応時間を秒単位に変換した変数 day_0_s を sleep_study に追加します。

sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(day_0_s = day_0 * 0.001)

その後、day_0_s の値を summarize() で集計できます。以下は最小値と最大値を求める例です。

sleep_study  %>% 
    summarize(min(day_0_s), max(day_0_s))

この演習はコースの一部です

RJAGS によるベイズモデリング

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演習の手順

  • sleep_study の最初の6行を確認しましょう。
  • day_3 から day_0 の反応時間を引いた値を表す新しい変数 diff_3 を sleep_study に追加してください。
  • ggplot() に geom_histogram() レイヤーを加えて、diff_3 データのヒストグラムを作成しましょう。
  • diff_3 の観測値の平均と標準偏差を summarize() で求めてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Check out the first 6 rows of sleep_study


# Define diff_3
sleep_study <- sleep_study %>% 
    mutate(diff_3 = ___)
 
# Histogram of diff_3    
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_histogram(binwidth = 20, color = "white")

# Mean and standard deviation of diff_3
sleep_study %>% 
    summarize(___, ___)
コードを編集して実行