Randomization-Inferenz und t-Inferenz vergleichen

Wenn die technischen Voraussetzungen (siehe nächstes Kapitel) erfüllt sind, sollten die Inferenz aus dem Randomization-Test und aus dem Test mit der t-Verteilung zu gleichwertigen Schlussfolgerungen führen. Sie werden nicht exakt dieselbe Antwort liefern, da sie auf unterschiedlichen Methoden beruhen. Aber die p-Werte und Konfidenzintervalle sollten vernünftigerweise nah beieinanderliegen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Schlussfolgern bei der linearen Regression in R

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Anleitung zur Übung

Berechne den absoluten Wert der beobachteten Steigung obs_slope.
Füge perm_slope eine Spalte mit dem absoluten Wert der Steigung in jeder permutierten Wiederholung hinzu. Die Steigungsspalte heißt stat.
Berechne in summarize() den p-Wert als den Anteil der absoluten Steigungsschätzungen, die mindestens so extrem sind wie die absolute beobachtete Steigungsschätzung.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# The slope in the observed data and each permutation replicate
obs_slope
perm_slope

# Calculate the absolute value of the observed slope
abs_obs_slope <- ___

# Find the p-value
perm_slope %>%
  # Add a column for the absolute value of stat
  ___ %>%
  summarize(
    # Calculate prop'n permuted values at least as extreme as observed
    p_value = ___
  )

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