Comparer l’inférence par randomisation et l’inférence t

Lorsque les conditions techniques (voir chapitre suivant) sont réunies, l’inférence issue du test de randomisation et celle du test basé sur la loi t devraient aboutir à des conclusions équivalentes. Elles ne donneront pas exactement la même réponse, car elles reposent sur des méthodes différentes. Mais elles devraient fournir des valeurs p et des intervalles de confiance raisonnablement proches.

Cet exercice fait partie du cours

Inférence pour la régression linéaire en R

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Instructions

Calculez la valeur absolue de la pente observée, obs_slope.
Ajoutez une colonne à perm_slope contenant la valeur absolue de la pente dans chaque réplication permutée. La colonne de pente s’appelle stat.
Dans l’appel à summarize(), calculez la valeur p comme la proportion des estimations absolues de la pente qui sont au moins aussi extrêmes que l’estimation absolue observée de la pente.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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