การบล็อก
สมมติว่า (แม้จะไม่เป็นความจริง) ประเภทของอาหารเสริมเป็นปัจจัยรบกวนที่ต้องการควบคุมด้วยการบล็อก และเราสนใจเฉพาะผลของปริมาณวิตามิน C ต่อการเจริญเติบโตของฟันหนูแกสบี
การบล็อกตามประเภทอาหารเสริมช่วยสร้างกลุ่มที่มีความคล้ายกันมากขึ้น เนื่องจากแต่ละกลุ่มจะได้รับอาหารเสริมประเภทเดียวกัน ทำให้สามารถตรวจสอบเฉพาะผลของขนาดยาต่อความยาวฟันได้
จะใช้ฟังก์ชัน aov() ในการวิเคราะห์นี้ aov() สร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้นโดยเรียกใช้ lm() และตรวจสอบผลลัพธ์ด้วย anova() ทั้งหมดในคำสั่งเดียว การใช้ aov() ยังคงต้องระบุสูตรในรูปแบบ functional notation เช่นเดียวกับแบบฝึกหัดการสุ่ม แต่คราวนี้สูตรควรเป็น len ~ dose + supp เพื่อระบุว่าได้บล็อกตามประเภทอาหารเสริมแล้ว (เราจะอธิบาย aov() และ anova() อย่างละเอียดในบทถัดไป)
โหลด ggplot2 ไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การออกแบบการทดลองใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง boxplot เพื่อตรวจสอบด้วยสายตาว่าความยาวฟันแตกต่างกันตาม
doseหรือไม่ โดยdoseถูกแปลงเป็นตัวแปรแบบ factor ให้แล้ว - ใช้
aov()เพื่อตรวจสอบผลของdoseและsuppต่อlenแล้วบันทึกไว้เป็น object ของโมเดลชื่อToothGrowth_aov - ใช้
summary()ตรวจสอบToothGrowth_aovเพื่อดูว่าขนาดยามีผลอย่างมีนัยสำคัญต่อความยาวฟันหรือไม่
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
___()
# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)
# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___