モデル後の検証プロット＋分散
前の演習では、int_rate は grade によって差があることがわかりました。次はこのモデルを検証します。線形回帰では、Residuals vs. Fitted と Normal Q-Q プロットを確認します。
R でモデルオブジェクトに対して plot() を呼び出すと、これら2つに加えてさらに2つ、合計4つのプロットが自動で描画されます。これらのプロットを解釈してモデルの当てはまりを評価します。手順は動画で説明しました。
ANOVA と線形モデリングのもう一つの仮定は、分散の等質性です。等質性は「同じ」という意味で、ここでは各 grade の水準で int_rate の分散が同じであることを指します。分散の等質性は、モデル式とデータセットを入力として受け取る bartlett.test() を使って検定できます。
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
- プロットを 2×2 のグリッドで表示するため、
par()を使った最初の行を実行します。 - モデル診断プロットを作成するため、（すでに用意されている）
grade_aovに対してplot()を呼び出します。 bartlett.test()を使って分散の等質性を検定します。
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。
# For a 2x2 grid of plots:
par(mfrow=c(___, ___))
# Plot grade_aov
___
# Bartlett's test for homogeneity of variance
___