NYCのSATスコアを用いた要因実験
ここでは、NYCの学校におけるSAT Mathスコアに対する補習プログラムの効果を調べます。前の演習で述べたように、Tutoring_Program は学校で補習プログラムが実施されたかどうかを表す変数で、yes または no です。Percent_Black_HL と Percent_Tested_HL の HL は high/low を表します。値が 1 のときは Black の生徒割合または受験率が 50% 未満、2 のときは両方が 50% 超を意味します。
すべての要因水準の組み合わせを検定するため、モデル式は outcome ~ factor1 * factor2 * factor3 のように記述する必要があることを覚えておいてください。
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、Percent_Tested_HL、Percent_Black_HL、Tutoring_Programが目的変数Average_Score_SAT_Mathに与える影響を検定するモデルを作成します。- 結果をモデルオブジェクト
nyc_scores_factorialに保存し、tidy()で内容を確認します。
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。
# Create nyc_scores_factorial and examine the results
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