Filtrare per i paesi significativi
Non tutte le pendenze sono significative, e puoi usare il p-value per intuire quali lo sono e quali no.
Tuttavia, quando hai molti p-value, ad esempio uno per ogni paese, incappi nel problema dei test di ipotesi multipli, per cui devi impostare una soglia più rigorosa. La funzione p.adjust() è un modo semplice per correggere questo effetto: p.adjust(p.value) applicato a un vettore di p-value restituisce un insieme di valori su cui puoi fare affidamento.
Qui aggiungerai due passaggi per elaborare il dataset slope_terms: usa mutate per creare la nuova colonna di p-value corretti e filter per mantenere quelli al di sotto della soglia di 0,05.
Questo esercizio fa parte del corso
Caso di studio: Analisi esplorativa dei dati in R
Istruzioni dell'esercizio
Usa la funzione p.adjust() per correggere la colonna p.value, salvando il risultato in una nuova colonna p.adjusted. Poi filtra i casi in cui p.adjusted è minore di 0,05.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Filter for only the slope terms
slope_terms <- country_coefficients %>%
filter(term == "year")
# Add p.adjusted column, then filter