Onderzoekers bestuderen of er een associatie tussen het de dikte van
de speklaag van varkens is met het percentage vlees van varkens
(permeat). Ze willen ook weten of deze associatie verschilt tussen
mannelijke en vrouwelijke varkens. Uit voorgaand onderzoek weten de
onderzoekers dat er een associatie is tussen het de lengte van het
varken en het percentage vlees.
Data exploratie
We lezen de data in, en filteren de data aangezien we het gewicht
niet als variabele zullen gebruiken.
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
pigs <- read.csv(file = "https://raw.githubusercontent.com/statOmics/biostatistics21/master/pigs.csv")
pigs <- pigs %>% subset(select = -weight)
Algemeen lineair model
opstellen
Hypotheses testen
Conclusie
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