Mục đích vay nào có trung bình khác biệt?
Trước khi xem xét các yếu tố khác ngoài purpose_recode có thể ảnh hưởng đến số tiền vay được tài trợ, hãy kiểm tra xem những trung bình nào của purpose_recode là khác nhau. Đây là kiểm định hậu nghiệm được nhắc đến ở bài trước.
Kết quả ANOVA đó có ý nghĩa thống kê với p-value rất nhỏ. Điều này có nghĩa là bạn có thể bác bỏ giả thuyết không và chấp nhận giả thuyết đối rằng có ít nhất một trung bình khác biệt. Nhưng là trung bình nào?
Chúng ta nên dùng kiểm định HSD của Tukey (Honest Significant Difference). Để thực hiện kiểm định này trong R, bạn có thể dùng TukeyHSD():
TukeyHSD(aov_model, "independent_variable_name", conf.level = 0.9)
Lệnh trên sẽ thực hiện kiểm định HSD của Tukey trên một aov_model, xem xét một "independent_variable_name" cụ thể, với conf.level là 90%.
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế thí nghiệm với R
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng mô hình bằng
aov()để kiểm trafunded_amnttheopurpose_recode. Lưu làpurpose_aov. - Dùng
TukeyHSD()để thực hiện kiểm định HSD của Tukey trênpurpose_aovvới mức tin cậy 0,95. Lưu thành đối tượngtukey_output. - Chuẩn hóa
tukey_outputbằngtidy()từ góibroom(đã được nạp sẵn cho bạn.)
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(___)