睡眠研究資料
研究人員招募了 18 位受試者參與睡眠剝奪研究。工作空間已載入觀察到的 sleep_study 資料。這些資料包含每位 subject 在 day_0 的反應時間，以及睡眠被剝奪 3 個夜晚後 day_3 的反應時間。
你將定義並探索 diff_3，也就是每位受試者反應時間的「差值」。這會用到 mutate() 和 summarize() 函式。舉例來說，以下程式會把以「秒」為單位的 day_0 反應時間新增為變數 day_0_s 到 sleep_study：
sleep_study <- sleep_study %>%
mutate(day_0_s = day_0 * 0.001)
接著你可以用 summarize() 彙整 day_0_s 的數值，例如計算其最小值與最大值：
sleep_study %>%
summarize(min(day_0_s), max(day_0_s))
本練習屬於課程
使用 RJAGS 的貝氏建模
練習說明
- 先查看
sleep_study的前 6 列。 - 在
sleep_study中定義新變數diff_3，其為day_3減去day_0的反應時間。 - 使用
ggplot()並加上一個geom_histogram()圖層，繪製diff_3的直方圖。 - 使用
summarize()計算diff_3觀測值的平均與標準差。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Check out the first 6 rows of sleep_study
# Define diff_3
sleep_study <- sleep_study %>%
mutate(diff_3 = ___)
# Histogram of diff_3
ggplot(___, aes(x = ___)) +
geom_histogram(binwidth = 20, color = "white")
# Mean and standard deviation of diff_3
sleep_study %>%
summarize(___, ___)