Randomizare

Randomizarea subiecților într-un experiment ajută la distribuirea uniformă a variabilității naturale dintre subiecți în cadrul grupurilor. Pentru setul de date ToothGrowth, un exemplu de randomizare eficientă ar fi repartizarea aleatorie a cobăilor masculi și femele în diferite grupuri experimentale, anulând astfel diferențele naturale care există între aceștia.

În experimentul care a generat setul de date ToothGrowth, cobăii au fost randomizați pentru a primi vitamina C fie prin suc de portocale, fie prin acid ascorbic – indicat în set de date prin variabila supp. Este firesc să ne întrebăm dacă există o diferență în lungimea dinților în funcție de tipul de supliment – o întrebare la care poate răspunde și un test t!

Începând cu acest exercițiu, vei folosi t.test() și alte funcții de modelare cu notație de formulă:

t.test(outcome ~ explanatory_variable, data = dataset)

Aceasta se citește astfel: „testează outcome în funcție de explanatory_variable în dataset-ul meu." Testul implicit al funcției t.test() este un test t bilateral.

Acest exercițiu face parte din cursul

Design Experimental în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Efectuează un test t pentru a determina dacă există o diferență în lungimea dinților (len) în funcție de tipul de supliment (supp) și salvează rezultatele într-un obiect numit ToothGrowth_ttest.
Încarcă pachetul broom.
Ordonează rezultatele din ToothGrowth_ttest cu funcția tidy(). Aceasta va afișa rezultatele în consolă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Perform a t-test
___ <- t.test(___, data = ToothGrowth)

# Load broom
library(___)

# Tidy ToothGrowth_ttest
___

Editează și rulează codul