Chặn (Blocking)
Giả sử (dù thực tế không phải vậy) rằng loại bổ sung (supplement) thực ra là một yếu tố gây nhiễu mà chúng ta muốn kiểm soát bằng cách chặn (blocking), và chúng ta chỉ quan tâm đến ảnh hưởng của liều Vitamin C lên sự phát triển răng của chuột lang.
Nếu chúng ta chặn theo loại bổ sung, ta tạo ra các nhóm giống nhau hơn ở chỗ chúng có cùng loại bổ sung, từ đó cho phép chỉ xem xét ảnh hưởng của liều lên chiều dài răng.
Chúng ta sẽ dùng hàm aov() để kiểm tra điều này. aov() tạo một mô hình hồi quy tuyến tính bằng cách gọi lm() và xem xét kết quả với anova()—tất cả trong một lần gọi hàm. Để dùng aov(), bạn vẫn cần ký pháp công thức, giống như ở bài randomization, nhưng lần này công thức nên là len ~ dose + supp để thể hiện rằng ta đã chặn theo loại bổ sung. (Chúng ta sẽ đề cập chi tiết hơn về aov() và anova() ở chương sau.)
ggplot2 đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế thí nghiệm với R
Hướng dẫn bài tập
- Vẽ boxplot để xem trực quan liệu chiều dài răng có khác nhau theo
dosehay không.doseđã được chuyển thành biến factor cho bạn. - Dùng
aov()để phát hiện ảnh hưởng củadosevàsupplênlen. Lưu dưới dạng đối tượng mô hình tên làToothGrowth_aov. - Dùng
summary()để xemToothGrowth_aovvà xác định liệu liều dùng có ảnh hưởng đáng kể đến chiều dài răng hay không.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create a boxplot with geom_boxplot()
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
___()
# Create ToothGrowth_aov
___ <- aov(___, data = ___)
# Examine ToothGrowth_aov with summary()
___