Travailler avec la sortie de R (2)
En réfléchissant à la question de recherche scientifique, si le QI n'est causé que par la génétique, on s'attendrait à ce que la pente de la droite entre les deux jumeaux soit égale à 1. Vérifier l'hypothèse d'une pente égale à 1 peut se faire en construisant une nouvelle statistique de test qui évalue à quelle distance la pente observée se trouve de la valeur hypothétique de 1.
$$new_t = \frac{slope - 1}{SE}$$
Si l'hypothèse selon laquelle la pente est égale à 1 est vraie, alors la nouvelle statistique de test suivra une loi t, que nous pouvons utiliser pour calculer une valeur p.
Le terme biologique du modèle est disponible sous biological_term.
Cette activité fait partie du cours
Inférence pour la régression linéaire en R
Instructions de l’exercice
- Calculez les degrés de liberté du jeu de données
twins. - Calculez la valeur p bilatérale pour l'hypothèse alternative voulant que la vraie pente soit différente de 1. Procédez par étapes.
- Calculez la statistique de test comme la
estimatede la pente moins1, le tout divisé par l'erreur standard. - Calculez la valeur p unilatérale de la statistique de test à l'aide de la fonction de répartition de la loi t,
pt(), autest_statistic, avec les degrés de liberté que vous venez de calculer. - Calculez la valeur p bilatérale comme le double de la valeur p unilatérale.
- Calculez la statistique de test comme la
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate the degrees of freedom of twins
degrees_of_freedom <- nrow(twins) - 2
biological_term %>%
mutate(
# Calculate the test statistic
test_statistic = ___,
# Calculate its one-sided p-value
one_sided_p_value_of_test_statistic = ___,
# ... and its two-sided p-value
two_sided_p_value_of_test_statistic = ___
)