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ANOVA

지금까지는 결과를 더 맞춤화하고 자세히 제시하기 위해 출력 객체를 만들어 저장하고 요소를 추출해 왔습니다. 그러나 분산분석(ANOVA)을 실행하는 aov() 함수처럼 일부 출력 객체는 summary()와 plot() 같은 다른 함수의 입력으로 사용하여 맞춤 보고와 시각화를 얻을 수 있습니다. 또한 aov()의 출력은 TukeyHSD()의 입력으로 사용하여 사후(pairwise) 검정을 수행할 수도 있습니다.

abaloneKeep 데이터셋과 dplyr 패키지는 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

SAS 사용자를 위한 R

강의 보기

연습 안내

  • 성별(sex)별로 age의 n, 평균, 표준편차, 분산을 계산하세요.
  • sex 그룹에 따른 age의 ANOVA를 수행하고 출력 객체를 abaov로 저장하세요.
  • abaov에 대해 summary()를 실행하세요.
  • abaov에 대해 TukeyHSD() 사후 pairwise 검정을 수행하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Compute n(), mean(), sd() and var() of age by sex
abaloneKeep %>% group_by(___) %>% select(___, ___) %>%
  summarise(across(everything(), list(mean = ___,
                                      ___ = ~sd(.x),
                                      var = ___)),
            N = ___)

# Run aov() of age by sex, save as abaov
abaov <- aov(___ ~ ___, data = ___)

# Run summary() of abaov
___

# Perform TukeyHSD posthoc pairwise tests on abaov
TukeyHSD(___)
코드 편집 및 실행