NYC SAT 점수로 살펴보는 라틴 스퀘어
이 데이터에 라틴 스퀘어 설계를 적용해 보겠습니다. 일대일 지도, 두 개의 소그룹, 그리고 방과 전후 SAT 대비 수업으로 구성된 과외 프로그램의 효과를 알고 싶다고 가정해 봅시다. 이 실험을 나타내는 새로운 데이터셋 nyc_scores_ls가 제공됩니다. 콘솔에서 자유롭게 탐색해 보세요.
점수 결과에 알려진 분산을 줄이기 위해 Borough와 Teacher_Education_Level로 블로킹하겠습니다. 미국에서는 각 도시의 세금으로 학교 재정이 일부 결정되므로, Borough는 교육의 질에 영향을 미칠 가능성이 있어 좋은 블로킹 요인입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 실험 설계
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build nyc_scores_ls_lm
nyc_scores_ls_lm <- ___(___ ~ Tutoring_Program + Borough + Teacher_Education_Level,
data = ___ )
# Tidy the results with broom
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# Examine the results with anova
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