Experiment factorial cu scorurile SAT din New York

Acum vrem să analizăm efectul programelor de meditații asupra scorului SAT la matematică al școlilor din New York. Așa cum s-a menționat în exercițiul anterior: variabila Tutoring_Program are valoarea yes sau no, în funcție de dacă o școală a beneficiat sau nu de un program de meditații. Pentru Percent_Black_HL și Percent_Tested_HL, HL înseamnă ridicat/scăzut (high/low). Valoarea 1 indică mai puțin de 50% elevi de culoare, respectiv mai puțin de 50% din totalul elevilor testați, iar valoarea 2 indică peste 50% pentru ambele.

Amintește-ți că, deoarece intenționăm să testăm toate combinațiile posibile de niveluri ale factorilor, formula trebuie scrisă astfel: outcome ~ factor1 * factor2 * factor3.

Acest exercițiu face parte din cursul

Design Experimental în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește aov() pentru a crea un model care să testeze cum influențează Percent_Tested_HL, Percent_Black_HL și Tutoring_Program variabila de rezultat Average_Score_SAT_Math.
Salvează rezultatul ca obiect model, nyc_scores_factorial, și examinează-l cu tidy().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create nyc_scores_factorial and examine the results
___

___

Editează și rulează codul