EDA Factorial pentru Scorurile SAT din NYC

Hai să facem un pic mai mult EDA înainte de a trece la analiza experimentului factorial.

Vom testa efectul variabilelor Percent_Black_HL, Percent_Tested_HL și Tutoring_Program asupra rezultatului Average_Score_SAT_Math. Sufixul HL provine de la „ridicat-scăzut" (high-low): valoarea 1 indică, respectiv, că mai puțin de 50% dintre elevii de culoare sau mai puțin de 50% din toți elevii unei școli au fost testați, iar valoarea 2 indică că mai mult de 50% dintre aceștia au fost testați.

Creează câte un boxplot pentru fiecare factor față de rezultat, pentru a vedea care dintre ele prezintă o diferență a medianei în funcție de nivelul factorului (în analiză, ceea ce se testează este, de fapt, diferența dintre medii). Setul de date nyc_scores a fost deja încărcat pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Design Experimental în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load ggplot2
___

# Build the boxplot for the tutoring program vs. Math SAT score
ggplot(___,
       aes(___, ___)) + 
    geom_boxplot()

Editează și rulează codul