ค่าเฉลี่ยของวัตถุประสงค์เงินกู้กลุ่มใดที่แตกต่างกัน?
ก่อนที่จะพิจารณาปัจจัยอื่น ๆ นอกเหนือจาก purpose_recode ที่อาจส่งผลต่อจำนวนเงินกู้ที่ได้รับอนุมัติ ลองมาตรวจสอบก่อนว่าค่าเฉลี่ยของ purpose_recode กลุ่มใดบ้างที่แตกต่างกัน นี่คือการทดสอบ post-hoc ที่กล่าวถึงในแบบฝึกหัดที่แล้ว
ผลการทดสอบ ANOVA มีนัยสำคัญทางสถิติโดยมี p-value ต่ำมาก ซึ่งหมายความว่าสามารถปฏิเสธสมมติฐานหลักและยอมรับสมมติฐานทางเลือกที่ว่าค่าเฉลี่ยอย่างน้อยหนึ่งกลุ่มมีความแตกต่างกัน แต่จะรู้ได้อย่างไรว่าเป็นกลุ่มใด?
วิธีที่เหมาะสมคือการใช้ Tukey's HSD test ซึ่งย่อมาจาก Honest Significant Difference ในการทดสอบนี้ใน R ให้ใช้ฟังก์ชัน TukeyHSD():
TukeyHSD(aov_model, "independent_variable_name", conf.level = 0.9)
คำสั่งนี้จะทดสอบ Tukey's HSD บน aov_model โดยพิจารณา "independent_variable_name" ที่ระบุ โดยใช้ conf.level ที่ 90%
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การออกแบบการทดลองใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างโมเดลโดยใช้
aov()เพื่อวิเคราะห์funded_amntตามpurpose_recodeแล้วบันทึกเป็นpurpose_aov - ใช้
TukeyHSD()เพื่อทดสอบ Tukey's HSD บนpurpose_aovที่ระดับความเชื่อมั่น 0.95 แล้วบันทึกเป็นออบเจกต์ชื่อtukey_output - จัดรูปแบบ
tukey_outputด้วยtidy()จากแพ็กเกจbroom(ซึ่งโหลดไว้ให้แล้ว)
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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(___)