- 목적론적 설명 : 대상의 기능이나, 의도 목적에 근거한 설명
예-박쥐들은 모기의 개체수를 조절하기 위해 사냥을 한다.
- 기계론적 설명: 대상의 근접 기제에 근거한 설명
예-수소원자와 산소원자가 결합해서 물이 된다.
1.ggplot2 packages
#install.packages("ggplot2)
library(ggplot2)Read data
Replicate <- read.csv("C:/Users/Yoo/Documents/GitHub/bayesianR/part1/ch03/forR.csv", header=T)
<<<<<<< HEAD
Replicate## subject dv classnum condition
## 1 1 25.0000 0 1
## 2 2 60.0000 0 1
## 3 3 20.0000 0 1
## 4 4 70.0000 8 1
## 5 5 65.0000 9 2
## 6 6 40.0000 30 2
## 7 7 47.3684 7 2
## 8 8 38.8889 1 2
## 9 9 52.6316 20 2
## 10 10 78.9474 8 2
## 11 11 58.8235 7 2
## 12 12 32.2587 0 3
## 13 13 12.9032 2 3
## 14 14 19.3548 0 3
## 15 15 29.0323 17 3
## 16 16 41.9355 1 3
## 17 17 51.6129 33 3
=======
>>>>>>> origin/master
dv - 전체 목적론적 설명 중, 틀린 목적론적 설명이 옳다고 판단한 비율
classnum - 대학에서 수강한 과학 관련 수업의 개수
condition- 실험 처치 조건
Scatter Plot
scatter<-ggplot(Replicate,aes(dv,classnum))
scatter+geom_point(aes(size=1))+labs(x="Correct Response to Teleological Explanation",y="Number of Science Class")
Scatter Plot with Smooth Line
scatter+geom_point(aes(size=1, color=as.factor(condition)),position='jitter')+geom_smooth(method='lm',aes(fill=as.factor(condition)),alpha=0.2)+labs(x="Correct Response to Teleological Explanation",y="Number of Science Class")
Correlation Coefficient
cor.test(Replicate$dv, Replicate$classnum, method= "pearson")##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: Replicate$dv and Replicate$classnum
## t = 1.0122, df = 15, p-value = 0.3275
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.2593038 0.6540151
## sample estimates:
## cor
## 0.252855
Boxplot
Boxplot <- ggplot(Replicate, aes(as.factor(condition), dv))
Boxplot+geom_boxplot() +labs(x="condition",y="Correct Responst to TE")