随机化
在实验中对受试对象进行随机分配，有助于将受试对象之间自然存在的变异性均匀分散到各组。以 ToothGrowth 为例，有效的随机化做法是将公、母豚鼠随机分配到不同的实验组，从而理想情况下抵消公母豚鼠之间自然存在的差异。
在生成 ToothGrowth 数据集的实验中，豚鼠被随机分配通过橙汁或抗坏血酸摄入维生素 C，这在数据集中由变量 supp 表示。很自然会想知道，不同补充剂类型下的牙齿长度是否存在差异——这个问题也可以用 t 检验来回答！
从本练习开始，您应使用带公式记号的 t.test() 和其他建模函数：
t.test(outcome ~ explanatory_variable, data = dataset)
这可以理解为："在我的 dataset 中，按 explanatory_variable 来检验 outcome。" t.test() 的默认检验是双侧 t 检验。
本练习是课程的一部分
R 中的实验设计
练习说明
- 进行一次 t 检验，判断基于补充剂类型（
supp）牙齿长度（len）是否存在差异，并将结果保存为对象ToothGrowth_ttest。 - 加载
broom包。 - 使用
tidy()整理ToothGrowth_ttest。这会将结果打印到控制台。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Perform a t-test
___ <- t.test(___, data = ToothGrowth)
# Load broom
library(___)
# Tidy ToothGrowth_ttest
___