어떤 대출 목적의 평균이 다른가요?
purpose_recode 외에 대출 집행 금액(funded_amnt)에 영향을 줄 수 있는 다른 요인을 살펴보기 전에, 우선 purpose_recode의 평균 중 어떤 것들이 서로 다른지 확인해 보겠습니다. 이는 이전 연습 문제에서 언급한 사후 검정입니다.
ANOVA 검정 결과는 p-값이 매우 작아 통계적으로 유의했습니다. 이는 귀무가설을 기각하고, 적어도 하나의 평균은 다르다는 대립가설을 채택할 수 있음을 의미합니다. 그렇다면 어느 범주가 다른 걸까요?
이때 Tukey의 HSD(Honest Significant Difference) 검정을 사용해야 합니다. R에서 Tukey의 HSD 검정을 수행하려면 TukeyHSD()를 사용할 수 있습니다:
TukeyHSD(aov_model, "independent_variable_name", conf.level = 0.9)
이는 어떤 aov_model에 대해 특정 "independent_variable_name"을 기준으로, 신뢰수준(conf.level) 90%로 Tukey의 HSD 검정을 수행합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 실험 설계
연습 안내
aov()를 사용해purpose_recode에 따른funded_amnt를 분석하는 모형을 만들고,purpose_aov로 저장하세요.TukeyHSD()를 사용해purpose_aov에 대해 신뢰수준 0.95로 Tukey의 HSD 검정을 수행하고, 결과를tukey_output객체로 저장하세요.broom패키지(이미 로드되어 있습니다)의tidy()로tukey_output을 정리하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Use aov() to build purpose_aov
___ <- aov(___ ~ ___, data = ___)
# Conduct Tukey's HSD test to create tukey_output
___ <- TukeyHSD(___, "___", conf.level = ___)
# Tidy tukey_output to make sense of the results
tidy(___)