Khám phá dữ liệu (EDA) theo factorial cho điểm SAT NYC
Hãy làm thêm một chút EDA trước khi đi vào phân tích thí nghiệm factorial của chúng ta.
Hãy kiểm tra ảnh hưởng của Percent_Black_HL, Percent_Tested_HL, và Tutoring_Program lên biến kết quả Average_Score_SAT_Math. HL là viết tắt của high-low, trong đó 1 lần lượt chỉ ra rằng dưới 50% học sinh da đen hoặc dưới 50% tổng số học sinh trong toàn trường đã được kiểm tra, và 2 chỉ ra rằng trên 50% của mỗi nhóm đã được kiểm tra.
Vẽ biểu đồ boxplot cho từng yếu tố so với biến kết quả để hình dung yếu tố nào có sự khác biệt về median theo mức của yếu tố (cuối cùng, bài kiểm định sẽ xem xét khác biệt về mean). Bộ dữ liệu nyc_scores đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế thí nghiệm với R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load ggplot2
___
# Build the boxplot for the tutoring program vs. Math SAT score
ggplot(___,
aes(___, ___)) +
geom_boxplot()