महत्वपूर्ण देशों को फ़िल्टर करना
हर स्लोप महत्वपूर्ण नहीं होता, और आप यह अंदाज़ा लगाने के लिए p-value का उपयोग कर सकते हैं कि कौन-से हैं और कौन-से नहीं।
लेकिन जब आपके पास बहुत-सी p-values हों, जैसे हर देश के लिए एक, तो आप multiple hypothesis testing की समस्या से जूझते हैं, जहाँ आपको और कड़ा थ्रेशहोल्ड रखना पड़ता है। p.adjust() फंक्शन इसे ठीक करने का एक सरल तरीका है, जहाँ p-values के वेक्टर पर p.adjust(p.value) भरोसेमंद समायोजित मानों का सेट देता है।
यहाँ आप slope_terms डेटासेट को प्रोसेस करने के लिए दो चरण जोड़ेंगे: नया, समायोजित p-value कॉलम बनाने के लिए mutate का उपयोग करें, और .05 थ्रेशहोल्ड से नीचे वाले केसों के लिए filter लगाएँ।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis
अभ्यास निर्देश
p.adjust() फंक्शन का उपयोग करके p.value कॉलम को समायोजित करें, और नतीजे को नए p.adjusted कॉलम में सेव करें। फिर, जहाँ p.adjusted .05 से कम हो, उन केसों को फ़िल्टर करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Filter for only the slope terms
slope_terms <- country_coefficients %>%
filter(term == "year")
# Add p.adjusted column, then filter