EDA fatorial dos resultados do SAT de NYC
Vamos fazer mais um pouco de EDA antes de entrar na análise do nosso experimento fatorial.
Vamos testar o efeito de Percent_Black_HL, Percent_Tested_HL e Tutoring_Program sobre o desfecho Average_Score_SAT_Math. HL significa high-low (alto-baixo): 1 indica, respectivamente, que menos de 50% dos estudantes negros ou que menos de 50% de todos os estudantes da escola inteira fizeram o teste; 2 indica que mais de 50% de qualquer um dos grupos fez o teste.
Monte um boxplot de cada fator versus o desfecho para ter uma ideia de quais apresentam diferença de mediana por nível do fator (no fim, o teste é sobre diferença de média). O conjunto de dados nyc_scores já foi carregado para você.
Este exercicio faz parte do curso
Planejamento de Experimentos em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Load ggplot2
___
# Build the boxplot for the tutoring program vs. Math SAT score
ggplot(___,
aes(___, ___)) +
geom_boxplot()