以 NYC SAT 成績進行析因實驗
現在我們想檢視課後輔導計畫對紐約市學校 SAT 數學成績的影響。和上一個練習提到的一樣：變數 Tutoring_Program 只有 yes 或 no，代表學校是否有導入輔導計畫。對於 Percent_Black_HL 與 Percent_Tested_HL，HL 代表 high/low。1 表示黑人學生比例或整體受測比例小於 50%，2 表示兩者皆大於 50%。
記住，因為我們要檢驗所有可能的因子水準組合，公式需要寫成：outcome ~ factor1 * factor2 * factor3。
本練習屬於課程
R 的實驗設計
練習說明
- 使用
aov()建立模型，檢驗Percent_Tested_HL、Percent_Black_HL與Tutoring_Program對結果Average_Score_SAT_Math的影響。 - 將結果儲存為模型物件
nyc_scores_factorial，並用tidy()檢視。
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。
# Create nyc_scores_factorial and examine the results
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