Corrélation et visualisation
On vous demande de vérifier si le temps que les personnes passent à chercher sur le site chaque jour, TimeSearching, correspond au temps qu'elles passent sur Internet chaque jour, Time, en ignorant les groupes. Évaluez les hypothèses de linéarité et de normalité pour déterminer et exécuter la corrélation appropriée, ainsi que l'analyse de puissance, pour le jeu de données fourni.
Le jeu de données webdata et les plugiciels nécessaires pwr et ggplot2 ont été chargés pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Tests A/B en R
Instructions de l’exercice
- Créez un nuage de points des variables, avec
TimeSearchingsurxetTimesury. - Évaluez l'hypothèse de normalité de
TimeSearchingetTime. - Exécutez la corrélation appropriée en utilisant
TimeSearchingcommexetTimecommeydu jeu de donnéeswebdata, en l'enregistrant dansRcor, pour déterminer si l'hypothèse nulle peut être rejetée. - Effectuez une analyse de puissance sur la corrélation, en récupérant les valeurs disponibles à partir de
Rcorpour déterminer si le test de corrélation est fiable; la taille de l'échantillon du jeu de données est de100
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a scatter plot relevant to the analyses
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
___
# Assess the normality assumption
___
___
# Run the appropriate correlation
Rcor <- cor.test(___)
# Run a power analysis on the correlation
pwr.r.test(___)