Experimento fatorial com notas do SAT de NYC
Agora queremos analisar o efeito de programas de tutoria na nota de Matemática do SAT das escolas de NYC. Como observado no último exercício: a variável Tutoring_Program é simplesmente yes ou no, dependendo se uma escola recebeu a implementação de um programa de tutoria. Para Percent_Black_HL e Percent_Tested_HL, HL significa high/low (alto/baixo). Um 1 indica menos de 50% de estudantes negros ou do total de estudantes testados, e um 2 indica mais de 50% em ambos os casos.
Lembre-se de que, como pretendemos testar todas as combinações possíveis dos níveis dos fatores, precisamos escrever a fórmula assim: outcome ~ factor1 * factor2 * factor3.
Este exercício faz parte do curso
Planejamento de Experimentos em R
Instruções do exercício
- Use
aov()para criar um modelo que teste comoPercent_Tested_HL,Percent_Black_HLeTutoring_Programafetam o desfechoAverage_Score_SAT_Math. - Salve o resultado como um objeto de modelo,
nyc_scores_factorial, e examine-o comtidy().
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create nyc_scores_factorial and examine the results
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