Czy dane są zgodne z modelem?

Generalnie warto stosować dwustronne p-wartości, które oblicza się w następujący sposób:

# Compute two-tailed p-value
null %>%
  summarize(pval = 2 * mean(stat <= d_hat))

W przypadku testu chi-kwadrat oblicza się jednak tylko prawy ogon rozkładu, co czyni go testem jednostronnym. To właśnie w tym ogonie znajdują się statystyki, które częściej pojawiają się, gdy hipoteza o niezależności jest fałszywa.

Korzystając z obiektów utworzonych w poprzednim ćwiczeniu (null_spac, null_arms, chi_obs_spac i chi_obs_arms), oblicz p-wartości dla obu testów hipotez i użyj ich, aby wybrać poprawną odpowiedź poniżej. Pamiętaj, że musisz zmodyfikować powyższy kod tak, aby uwzględniał tylko prawy ogon (wartości większe niż próg) przy obliczaniu p-wartości.