多因子実験
ローンの目的が資金提供額に影響するかを検証し、その影響があることがわかりました。ただし、ローンが意図された目的だけで判断されることは考えにくいです。実際には、企業は申請者の全体像を見て貸付の可否を決めている可能性が高いでしょう。
多因子実験では、1つ以上の説明変数を同時に検討できます。Chapter 1 の ToothGrowth の実験と同様に、実験者は2つ（以上！）の異なる因子を扱い、それらが結果にどう影響するかを確認できます。今回はオープンデータを使っているため、ここで因子を厳密に制御することはできません（ローン申請の入力時に値が決まります）。それでも、他のいくつかの因子が資金提供額にどのような影響を及ぼすかを見てみましょう。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ実験計画法
演習の手順
aov()を使って、線形モデルの構築と ANOVA を同時に行い、purpose_recodeと雇用年数（emp_length）が資金提供額に与える影響を調べます。オブジェクトpurpose_emp_aovに保存し、結果を出力してください。- 出力された
purpose_emp_aovには、関心のある p 値が表示されません。aovオブジェクトに対してsummary()を呼び出し、p 値を表示してください。
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。
# Use aov() to build purpose_emp_aov
___ <- aov(funded_amnt ~ ___ + ___, ___ = ___)
# Print purpose_emp_aov to the console
purpose_emp_aov
# Call summary() to see the p-values
summary(___)