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演習

NYC SATスコアの要因実験に向けたEDA

要因実験の解析に入る前に、もう少しEDAを行いましょう。

Percent_Black_HL、Percent_Tested_HL、Tutoring_Program がアウトカム Average_Score_SAT_Math に与える影響を確かめます。HL は high-low を意味し、1 は「Blackの生徒が50%未満」または「学校全体で受験した生徒が50%未満」を表し、2 は「いずれかが50%より多い（超える）」ことを表します。

各因子とアウトカムの組み合わせで箱ひげ図を作成し、因子水準ごとの中央値に差がありそうかを確認しましょう（最終的には平均の差を検定します）。nyc_scores データセットは読み込まれています。

指示1 / 3

undefined XP
  • 1
    • ggplot2 を読み込み、アウトカムと Tutoring_Program の箱ひげ図を作成してください。
  • 2
    • ggplot2 を使って、アウトカムと Percent_Black_HL の箱ひげ図を作成してください。
  • 3
    • ggplot2 を使って、アウトカムと Percent_Tested_HL の箱ひげ図を作成してください。