Korelacja Pearsona bez podziału na grupy
Korelacja Pearsona pozwala ocenić siłę i kierunek zależności liniowej. Po wyznaczeniu wymaganej liczebności próby i potwierdzeniu, że dane spełniają niezbędne założenia, można przystąpić do analizy.
Firma chce zbadać związek między czasem spędzonym na przeglądaniu produktów na stronie internetowej a kwotą wydaną na zakupy. Na podstawie nieistotnego testu Shapiro i liniowego wykresu rozrzutu ustalono, że korelacja Pearsona jest odpowiednią metodą. Przeprowadź test korelacji Pearsona bez podziału na grupy, wyznacz współczynnik determinacji i uruchom analizę mocy testu, aby sprawdzić, czy związek jest istotny statystycznie i czy uzyskane wyniki są wiarygodne.
Pakiet pwr oraz zbiór danych SiteSales są już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testy A/B w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Run the Pearson correlation
cor.test(___,
data = ___,
method = ___)