install.packages("mlmRev",repos = "http://cran.us.r-project.org")

## 將程式套件安載入 'C:/Users/Li jing-yi/Documents/R/win-library/4.1'
## (因為 'lib' 沒有被指定)

## package 'mlmRev' successfully unpacked and MD5 sums checked
## 
## The downloaded binary packages are in
##  C:\Users\Li jing-yi\AppData\Local\Temp\RtmpMTC3kk\downloaded_packages

library(mlmRev)

## Warning: 套件 'mlmRev' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## 載入需要的套件：lme4

## Warning: 套件 'lme4' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## 載入需要的套件：Matrix

## Warning: 套件 'Matrix' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

library(tidyverse)

## Warning: 套件 'tidyverse' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.2 --

## v ggplot2 3.3.6      v purrr   0.3.4 
## v tibble  3.1.8      v dplyr   1.0.10
## v tidyr   1.2.1      v stringr 1.4.1 
## v readr   2.1.2      v forcats 0.5.2

## Warning: 套件 'ggplot2' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## Warning: 套件 'tibble' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## Warning: 套件 'tidyr' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## Warning: 套件 'readr' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## Warning: 套件 'purrr' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## Warning: 套件 'dplyr' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## Warning: 套件 'stringr' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## Warning: 套件 'forcats' 是用 R 版本 4.1.3 來建造的

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x tidyr::expand() masks Matrix::expand()
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
## x tidyr::pack()   masks Matrix::pack()
## x tidyr::unpack() masks Matrix::unpack()

data(Gcsemv, package="mlmRev")
dta <- Gcsemv

dta_a <- dta %>%
        group_by(school) %>%
        summarize(ave_written = mean(written, na.rm=TRUE),
                  ave_course = mean(course, na.rm=TRUE))


ggplot(data=dta, aes(x=written, y=course)) +
  geom_point(color="skyblue") +
  stat_smooth(method="lm", formula=y ~ x, se=F, col="skyblue") +
  geom_point(data=dta_a, aes(ave_written, ave_course), color="steelblue") +
  stat_smooth(data=dta_a, aes(ave_written, ave_course),
             method="lm", formula= y ~ x, se=F, color="steelblue") +
  labs(x="written score", 
      y="course score") +
  theme_bw()

## Warning: Removed 382 rows containing non-finite values (stat_smooth).

## Warning: Removed 382 rows containing missing values (geom_point).