Фильтрация значимых стран
Не все наклоны являются значимыми, и p-значение помогает определить, какие из них значимы, а какие нет.
Однако когда p-значений много — например, по одному для каждой страны — возникает проблема множественного тестирования гипотез: в таком случае необходимо задать более строгий порог. Функция p.adjust() — простой способ скорректировать это: p.adjust(p.value), применённая к вектору p-значений, возвращает набор скорректированных значений, которым можно доверять.
Здесь вы добавите два шага к обработке набора данных slope_terms: используете mutate, чтобы создать новый столбец со скорректированными p-значениями, и filter, чтобы отфильтровать строки со значениями ниже порога 0,05.
Это упражнение является частью курса
Практический пример: разведочный анализ данных в R
Инструкции к упражнению
Используйте функцию p.adjust(), чтобы скорректировать столбец p.value, и сохраните результат в новый столбец p.adjusted. Затем отфильтруйте строки, в которых p.adjusted меньше 0,05.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Filter for only the slope terms
slope_terms <- country_coefficients %>%
filter(term == "year")
# Add p.adjusted column, then filter