p値の計算
この動画では、p値はデータと帰無仮説の不一致の程度を表すことを学びました。ここでは、元の差別データセットに加えて、縮小版と拡大版である disc_small と disc_big の p値を計算します。
元の比率差は作業スペースに diff_orig、diff_orig_small、diff_orig_big として用意されています。同様に、置換したデータセットも disc_perm、disc_perm_small、disc_perm_big として用意されています。
ここでは片側検定のみに関心があることを思い出してください。つまり、「男性は女性より昇進しやすいのか？」という問いに答えようとしています。
この演習はコースの一部です
Rによる推測の基礎
演習の手順
- 組み込みの
infer関数でvisualize()とget_p_value()を使います。帰無分布の統計量は元の差より小さい側にあるため、p値（帰無値がより「極端」である頻度を表します）は、元の差よりgreaterな帰無値の数を数えて計算します。 - 観測された差が
diff_orig_smallである小さいデータセットdisc_perm_smallに対して同様に実行します。 - 観測された差が
diff_orig_bigである大きいデータセットdisc_perm_bigに対しても同様に実行します。 - 回答を提出する前に、
direction = "greater"、direction = "two_sided"、direction = "less"を試して、理解を確認してみてください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Visualize and calculate the p-value for the original dataset
disc_perm %>%
___(obs_stat = ___, direction = "___")
disc_perm %>%
___(___, ___)
# Visualize and calculate the p-value for the small dataset
___ %>%
___(___, ___)
___ %>%
___(___, ___)
# Visualize and calculate the p-value for the big dataset
___ %>%
___(___, ___)
___ %>%
___(___, ___)