Randomização
A randomização de sujeitos em um experimento ajuda a distribuir de forma uniforme, entre os grupos, qualquer variabilidade que exista naturalmente entre os sujeitos. No caso de ToothGrowth, um exemplo de randomização eficaz seria atribuir aleatoriamente porquinhos-da-índia machos e fêmeas a diferentes grupos experimentais, idealmente anulando diferenças naturais que existam entre machos e fêmeas.
No experimento que gerou o conjunto de dados ToothGrowth, os porquinhos-da-índia foram randomizados para receber vitamina C por meio de suco de laranja ou ácido ascórbico, indicado no conjunto de dados pela variável supp. É natural querer saber se há diferença no comprimento do dente por tipo de suplemento — uma pergunta que um t-test também pode responder!
A partir deste exercício, você deve usar t.test() e outras funções de modelagem com notação de fórmula:
t.test(outcome ~ explanatory_variable, data = dataset)
Isso pode ser lido assim: "teste outcome por explanatory_variable no meu dataset." O teste padrão de t.test() é um t-test bicaudal (two-sided).
Este exercício faz parte do curso
Planejamento de Experimentos em R
Instruções do exercício
- Faça um t-test para verificar se há diferença no comprimento do dente (
len) com base no tipo de suplemento (supp) e salve o resultado em um objetoToothGrowth_ttest. - Carregue o pacote
broom. - Organize
ToothGrowth_ttestcomtidy(). Isso vai imprimir os resultados no console.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Perform a t-test
___ <- t.test(___, data = ToothGrowth)
# Load broom
library(___)
# Tidy ToothGrowth_ttest
___