Verificarea ipotezelor corelației Pearson

Pentru ca o corelație Pearson să fie adecvată, datele trebuie să respecte două ipoteze: liniaritatea și distribuția normală.

O companie dorește să calculeze o corelație Pearson între timpul petrecut pe un site web și suma de bani cheltuită pentru achiziții pe același site, evaluând mai întâi corelația fără a ține cont de grupuri. Verifică dacă o corelație Pearson este potrivită, având în vedere ipotezele de liniaritate și distribuție normală care trebuie îndeplinite.

Pachetul ggplot2 și setul de date SiteSales au fost deja încărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

A/B Testing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează un grafic de tip scatter cu AmountSpent pe axa x și TimeSearching pe axa y, pentru a evalua liniaritatea relației.
Folosește shapiro.test() pentru a determina dacă AmountSpent urmează o distribuție normală.
Folosește shapiro.test() pentru a determina dacă TimeSearching urmează o distribuție normală.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Assess the assumption of linearity
ggplot(___) +
  ___

# Assess the normality of the `AmountSpent` variable
___

# Assess the normality of the `TimeSearching` variable
___

Editează și rulează codul