ANOVA, enkelfaktorförsök och flerfaktorförsök

Experimentell design i R

Joanne Xiong

Data Scientist

ANOVA

  • Används för att jämföra 3+ grupper
  • Ett omnibustest:
    • kräver post hoc-test för att avgöra vilka gruppmedeltal som skiljer sig
  • Två sätt att implementera i R:
#one
model_1 <- lm(y ~ x, data = dataset)
anova(model_1)

#two
aov(y ~ x, data = dataset)
Experimentell design i R

Enkelfaktorförsök

model_1 <- lm(y ~ x)
  • y = utfallsvariabel
    • Draghållfasthet hos olika bomullstyger
  • x = förklarande faktorvariabel
    • Andel bomull i tyget
Experimentell design i R

Flerfaktorförsök

model2 <- lm(y ~ x + r + s + t)
  • y = utfall
    • Tandtillväxt (ToothGrowth)
  • x, r, s, t = möjliga förklarande faktorvariabler
    • Mängd C-vitamin och administreringssätt
Experimentell design i R

Introduktion till Lending Club-data

  • Lending Club är ett amerikanskt peer-to-peer-låneföretag.
    • Data finns öppet tillgänglig på Kaggle
  • Omfattar alla lån utfärdade 2007–2015
  • Stor datamängd!
    • 890 000 observationer och 75 variabler
Experimentell design i R

Nu kör vi en övning!

Experimentell design i R

Preparing Video For Download...