BIBD - 猫の腎機能
BIBD がどのようなものかをしっかり理解するために、ゼロから BIBD を含むデータセットを作成してみましょう。
猫の食事に含まれる 4 種類のウェットフードが腎機能に与える違いをテストしたいとします。ただしキャットフードは高価なので、節約のために各ブロックでは 3 種類のみをテストします。ブロック化因子は猫の color で、これは実験の関心対象ではありません。アウトカムは血清クレアチニン値で測定します。これは猫にも人間にも共通する腎機能・腎機能障害の指標です。
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
- すでに読み込まれているカスタム関数
lambda()を使い、t= 4、k= 3、r= 3 でlambdaを計算し、BIBD が実現可能か確認します。 - コードを実行してデータセットを構築します。各ブロックでフード処理が使用される順序を確認できます。
- 上記の実験記述に従って
aov()でcat_modelを作成し、summary()で結果を確認します。ウェットフードの種類はクレアチニン値に差をもたらしますか？
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。
# Calculate lambda
___
# Build the data.frame
creatinine <- c(1.98, 1.97, 2.35, 2.09, 1.87, 1.95, 2.08, 2.01, 1.84, 2.06, 1.97, 2.22)
food <- as.factor(c("A", "C", "D", "A", "B", "C", "B", "C", "D", "A", "B", "D"))
color <- as.factor(rep(c("Black", "White", "Orange", "Spotted"), each = 3))
cat_experiment <- as.data.frame(cbind(creatinine, food, color))
# Create cat_model and examine with summary()
___ <- ___ (___ ~ ___ + color, data = ___)
___