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演習

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。

指示

100 XP
  • 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。