블로킹(Blocking)
사실과 다르다고 가정하지만, 보충제 유형(supplement type)이 우리가 블로킹으로 통제하고 싶은 교란 요인(nuisance factor)이고, 실제로는 비타민 C 용량이 기니피그의 어금니 성장에 미치는 효과에만 관심이 있다고 해봅시다.
보충제 유형으로 블로킹하면, 같은 보충제 유형을 가진 더 유사한 집단으로 나눌 수 있어, 용량이 치아 길이에 미치는 효과만을 살펴볼 수 있습니다.
이를 살펴보기 위해 aov() 함수를 사용하겠습니다. aov()는 내부적으로 lm()을 호출하고 anova()로 결과를 살피는 과정을 한 번에 수행해 선형 회귀 모형을 만들어 줍니다. aov()를 사용하려면 무작위화 연습 문제에서처럼 함수형 표기법을 써야 하며, 이번에는 보충제 유형으로 블로킹했음을 나타내기 위해 모형식을 len ~ dose + supp로 지정해야 합니다. (aov()와 anova()는 다음 장에서 더 자세히 다룹니다.)
ggplot2는 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 실험 설계
연습 안내
- 치아 길이가
dose에 따라 다른지 시각적으로 살펴보기 위해 상자 그림(boxplot)을 그리세요.dose는 이미 요인형 변수로 변환되어 있습니다. aov()를 사용해dose와supp가len에 미치는 효과를 검정하세요. 모형 객체 이름은ToothGrowth_aov로 저장하세요.summary()로ToothGrowth_aov를 확인해, dose가 치아 길이에 유의한 영향을 주는지 판단하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
___()
# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)
# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___