機会費用の要約 (2)
ランダム化分布を作成できたので、観測された比率の差が帰無仮説の差と一貫しているかどうかを評価します。この一貫性（または不一致）の度合いは、p値、つまり「並べ替えで得た差のうち、観測された差以下の割合」で測ります。
並べ替えたデータセットと元の観測統計量は、それぞれ opp_perm と diff_orig としてワークスペースに用意されています。
組み込みの infer 関数を使って、visualize と get_p_value を実行します。帰無分布の統計量は元の差より上側にあることを思い出してください。したがって、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 less（小さい）である帰無値の数を数えて計算します。
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
- まず、
visualizeで並べ替えによる統計量の標本分布を描画し、obs_stat = diff_origの位置を示し、direction = "less"を指定してそれより小さい値を塗りつぶします。 - 次に、
get_p_valueを使って、obs_stat = diff_origよりdirection = "less"の並べ替え統計量の割合として p値を計算します。 - p値を別の方法で計算するには、
summarize()とmean()を使って、opp_perm（列名はstat）の並べ替え差が観測された差（diff_orig）以下となる割合を求めます。 - 理解度を確認するために、提出前に
visualizeとget_p_valueの両方でdirection = "greater"、direction = "two_sided"、direction = "less"を試してみてもよいでしょう。
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 the statistic
opp_perm %>%
___(___, ___)
# Calculate the p-value using `get_p_value`
opp_perm %>%
___(___, ___)
# Calculate the p-value using `summarize`
opp_perm %>%
summarize(p_value = ___)