Blokowanie
Przyjmijmy – choć nie jest to prawda – że typ suplementu to czynnik zakłócający, który chcemy kontrolować poprzez blokowanie. Interesuje nas wyłącznie wpływ dawki witaminy C na długość zębów świnek morskich.
Jeśli zablokujemy według typu suplementu, tworzymy grupy, które są do siebie bardziej podobne – w każdej grupie typ suplementu jest taki sam – co pozwala nam badać wyłącznie efekt dawki na długość zęba.
Do analizy użyjemy funkcji aov(). Wywołuje ona model regresji liniowej za pomocą lm(), a następnie sprawdza wyniki przy użyciu anova() – wszystko w jednym wywołaniu. Podobnie jak w ćwiczeniu dotyczącym randomizacji, konieczna jest notacja formułowa, ale tym razem formuła powinna mieć postać len ~ dose + supp, co wskazuje, że blokowaliśmy według typu suplementu. (Funkcje aov() i anova() omówimy dokładniej w następnym rozdziale.)
Biblioteka ggplot2 jest już załadowana.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz wykres pudełkowy, aby wizualnie sprawdzić, czy długość zęba różni się w zależności od
dose. Zmiennadosezostała już przekonwertowana na zmienną czynnikową. - Użyj
aov(), aby wykryć efekt zmiennychdoseisuppnalen. Zapisz wynik jako obiekt modelu o nazwieToothGrowth_aov. - Sprawdź
ToothGrowth_aovza pomocąsummary(), aby ocenić, czy dawka ma istotny wpływ na długość zęba.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
___()
# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)
# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___