Résumé du coût d'opportunité (2)

Maintenant que vous avez créé la distribution de randomisation, utilisez-la pour évaluer si l'écart observé entre proportions est compatible avec l'hypothèse nulle (écart nul). Vous mesurerez cette compatibilité (ou son absence) avec une valeur p, soit la proportion d'écarts permutés inférieurs ou égaux à l'écart observé.

Le jeu de données permuté et la statistique observée originale sont disponibles dans votre espace de travail sous opp_perm et diff_orig respectivement.

Utilisez visualize et get_p_value avec les fonctions intégrées de infer. Rappelez-vous que les statistiques sous l'hypothèse nulle se trouvent au-dessus de l'écart original, donc la valeur p (qui représente la fréquence à laquelle une valeur nulle est plus extrême) se calcule en comptant le nombre de valeurs nulles qui sont less que l'écart original.

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Fondements de l'inférence en R

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Instructions de l’exercice

Commencez par visualize la distribution d'échantillonnage des statistiques permutées en indiquant l'emplacement où obs_stat = diff_orig, et en coloriant les valeurs en dessous avec l'argument direction = "less".
Ensuite, calculez get_p_value comme la proportion de statistiques permutées qui sont direction = "less" que obs_stat = diff_orig.
Comme autre façon de calculer la valeur p, utilisez summarize() et mean() pour trouver la proportion de fois où les écarts permutés dans opp_perm (appelés stat) sont inférieurs ou égaux à l'écart observé (appelé diff_orig).
Vous pouvez vérifier votre compréhension en essayant : direction = "greater", direction = "two_sided" et direction = "less" avant de soumettre votre réponse pour visualize et get_p_value.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Visualize the statistic 
opp_perm %>%
  ___(___, ___)

# Calculate the p-value using `get_p_value`
opp_perm %>%
  ___(___, ___)

# Calculate the p-value using `summarize`
opp_perm %>%
  summarize(p_value = ___)

Modifier et exécuter le code