Bloqueio

Embora isso não seja verdade, suponha que o tipo de suplemento seja na verdade um fator incômodo que queremos controlar por meio de bloqueio, e que estamos interessados apenas no efeito da dose de Vitamina C no crescimento dos dentes de cobaias.

Se bloquearmos pelo tipo de suplemento, criamos grupos mais semelhantes, pois terão o mesmo tipo de suplemento, permitindo examinar somente o efeito da dose no comprimento do dente.

Vamos usar a função aov() para analisar isso. aov() cria um modelo de regressão linear chamando lm() e examinando os resultados com anova() tudo em uma única chamada de função. Para usar aov(), ainda precisamos de notação funcional, como no exercício de randomização, mas desta vez a fórmula deve ser len ~ dose + supp para indicar que bloqueamos por tipo de suplemento. (Vamos tratar de aov() e anova() com mais detalhes no próximo capítulo.)

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Planejamento de Experimentos em R

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Instruções do exercício

Faça um boxplot para examinar visualmente se o comprimento do dente é diferente por dose. dose já foi convertida em variável fator para você.
Use aov() para detectar o efeito de dose e supp sobre len. Salve como um objeto de modelo chamado ToothGrowth_aov.
Examine ToothGrowth_aov com summary() para determinar se dose tem um efeito significativo no comprimento do dente.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    ___()

# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)

# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___

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