Rezumând costul de oportunitate (2)

Acum că ai creat distribuția de randomizare, o vei folosi pentru a evalua dacă diferența observată dintre proporții este consistentă cu ipoteza nulă. Vei măsura această consistență (sau lipsa ei) cu ajutorul unui p-value, adică proporția diferențelor permutate mai mici sau egale cu diferența observată.

Setul de date permutat și statistica observată inițial sunt disponibile în spațiul tău de lucru ca opp_perm, respectiv diff_orig.

Folosește visualize și get_p_value cu funcțiile built-in din infer. Reține că statisticile nule sunt situate deasupra diferenței originale, deci p-value-ul (care reprezintă cât de des o valoare nulă este mai extremă) se calculează numărând valorile nule care sunt less decât diferența originală.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Mai întâi, folosește visualize pentru a reprezenta distribuția de eșantionare a statisticilor permutate, indicând poziția unde obs_stat = diff_orig și colorând valorile de mai jos cu comanda direction = "less".
Apoi, calculează get_p_value ca proporție a statisticilor permutate care sunt direction = "less" față de obs_stat = diff_orig.
Ca metodă alternativă de calcul al p-value-ului, folosește summarize() și mean() pentru a găsi proporția cazurilor în care diferențele permutate din opp_perm (numite stat) sunt mai mici sau egale cu diferența observată (numită diff_orig).
Poți testa cunoștințele dobândite încercând: direction = "greater", direction = "two_sided" și direction = "less" înainte de a trimite răspunsul, atât pentru visualize, cât și pentru get_p_value.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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 = ___)

Editează și rulează codul