Blocarea
Deși acest lucru nu este adevărat, să presupunem că tipul de supliment este de fapt un factor perturbator pe care dorim să îl controlăm prin blocare – iar noi suntem interesați doar de efectul dozei de Vitamina C asupra creșterii dinților la cobai.
Dacă blocăm după tipul de supliment, creăm grupuri mai omogene, în sensul că vor avea același tip de supliment, permițându-ne să examinăm exclusiv efectul dozei asupra lungimii dinților.
Vom folosi funcția aov() pentru aceasta. aov() creează un model de regresie liniară apelând lm() și examinând rezultatele cu anova(), totul într-un singur apel de funcție. Pentru a utiliza aov(), avem în continuare nevoie de notația funcțională, ca în exercițiul de randomizare, dar de această dată formula trebuie să fie len ~ dose + supp, pentru a indica faptul că am blocat după tipul de supliment. (Vom acoperi aov() și anova() în detaliu în capitolul următor.)
ggplot2 este deja încărcat pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Design Experimental în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un boxplot pentru a examina vizual dacă lungimea dinților diferă în funcție de
dose.dosea fost deja convertit într-o variabilă de tip factor pentru tine. - Folosește
aov()pentru a detecta efectul variabilelordoseșisuppasupra luilen. Salvează rezultatul ca obiect model numitToothGrowth_aov. - Examinează
ToothGrowth_aovcusummary()pentru a determina dacă doza are un efect semnificativ asupra lungimii dinților.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
___()
# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)
# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___