NHANES 探索式資料分析（EDA）
現在用 EDA 的角度來檢視我們新整理好的資料集。就像上一章所做的，查看數值摘要與視覺化都很重要。這能幫助你理解資料，也有助於發現你可能遺漏的資料清理步驟。nhanes_combined 資料集已為你預先載入。
假設我們能接觸到 NHANES 的受測者，想研究「醫師是否曾告知受測者應減少飲食中的熱量／脂肪」對體重的影響。這是我們的處置；我們假定不是詢問受測者，而是隨機讓部分醫師提供營養建議。不過，我們懷疑受測者的性別可能會影響體重——這就是一個區組因子！
本練習屬於課程
R 的實驗設計
練習說明
- 補上並執行
dplyr程式碼，依處置（mcq365d）計算平均體重（bmxwt，單位 kg）。NA處置的受測者有沒有什麼值得注意的地方？ - 補上
ggplot2程式碼，依處置變數繪製體重的盒狀圖，觀察受測者體重的 IQR。
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。
# Fill in the dplyr code
___ %>%
group_by(___) %>%
summarize(mean = mean(___, na.rm = TRUE))
# Fill in the ggplot2 code
___ %>%
ggplot(aes(as.factor(___), ___)) +
geom_boxplot() +
labs(x = "Treatment",
y = "Weight")