Care medie a scopului împrumutului este diferită?

Înainte de a analiza și alți factori în afara purpose_recode care ar putea influența suma finanțată a împrumutului, hai să vedem care dintre mediile variabilei purpose_recode sunt diferite. Acesta este testul post-hoc la care s-a făcut referire în exercițiul anterior.

Rezultatul testului ANOVA a fost semnificativ din punct de vedere statistic, cu o valoare p foarte mică. Asta înseamnă că putem respinge ipoteza nulă și accepta ipoteza alternativă că cel puțin o medie este diferită. Dar care anume?

Vom folosi testul HSD al lui Tukey, unde HSD vine de la Honest Significant Difference (Diferență Semnificativă Onestă). Pentru a aplica acest test în R, poți folosi TukeyHSD():

TukeyHSD(aov_model, "independent_variable_name", conf.level = 0.9)

Acest apel realizează testul HSD al lui Tukey pe un model aov_model, analizând o anumită "independent_variable_name", cu un nivel de încredere (conf.level) de 90%.

Acest exercițiu face parte din cursul

Design Experimental în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește un model folosind aov() care examinează funded_amnt în funcție de purpose_recode. Salvează-l ca purpose_aov.
Folosește TukeyHSD() pentru a aplica testul HSD al lui Tukey pe purpose_aov, cu un nivel de încredere de 0,95. Salvează rezultatul într-un obiect numit tukey_output.
Ordonează tukey_output cu funcția tidy() din pachetul broom (care a fost deja încărcat pentru tine).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use aov() to build purpose_aov
___ <- aov(___ ~ ___, data = ___)

# Conduct Tukey's HSD test to create tukey_output
___ <- TukeyHSD(___, "___", conf.level = ___)

# Tidy tukey_output to make sense of the results
tidy(___)

Editează și rulează codul