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Bài tập

NYC SAT 점수로 살펴보는 요인 실험

이제 뉴욕시 학교의 SAT 수학 점수에 대한 보충수업 프로그램의 효과를 살펴보려고 해요. 이전 연습 문제에서 본 것처럼, 변수 Tutoring_Program은 학교에 보충수업 프로그램이 도입되었는지에 따라 yes 또는 no 값을 가집니다. Percent_Black_HL과 Percent_Tested_HL에서 HL은 high/low를 의미해요. 값이 1이면 흑인 학생 비율 또는 전체 응시율이 50% 미만임을, 2이면 두 지표 모두 50% 초과임을 나타냅니다.

모든 요인 수준 조합의 효과를 검정하려면, 공식을 outcome ~ factor1 * factor2 * factor3 같은 형태로 작성해야 한다는 점을 기억하세요.

Hướng dẫn

100 XP
  • aov()를 사용해 Percent_Tested_HL, Percent_Black_HL, Tutoring_Program이 결과 변수 Average_Score_SAT_Math에 미치는 영향을 검정하는 모형을 만드세요.
  • 결과를 모형 객체 nyc_scores_factorial에 저장하고, tidy()로 확인하세요.