反復とブロッキング

Rで学ぶ実験計画法

Joanne Xiong

Data Scientist

反復

変動を正しく評価するには実験を繰り返す必要があります
1人だけで薬効試験をしても一般化はできません（できません！）

library(dplyr)
mtcars %>%
    count(cyl)

    cyl  n
1   4     11
2   6      7
3   8     14

ブロッキング

反復により処置群をより類似させ、ばらつきを抑えます
群内の差は小さく、群間の差は大きくなります
例：性別でブロック化して処置群を分ける

箱ひげ図

# Boxplot of MPG by Car Cylinders
ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), 
                   y=mpg)) + 
  geom_boxplot(fill="slateblue", 
               alpha=0.2) + 
  xlab("cyl")

代替テキスト

モデリング用関数

線形モデル
```
lm(formula, data, na.action,...)
```
1元配置分散分析（One-way ANOVA）モデル
```
aov(formula, data = NULL, ...)
```
入れ子型分散分析（Nested ANOVA）モデル
```
anova(object,...)
```

練習しましょう！

Rで学ぶ実験計画法