กรองเฉพาะประเทศที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
ค่าความชันไม่ใช่ทุกตัวที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และสามารถใช้ค่า p-value เพื่อประเมินได้ว่าตัวไหนมีนัยสำคัญหรือไม่
อย่างไรก็ตาม เมื่อมีค่า p-value จำนวนมาก เช่น หนึ่งค่าต่อหนึ่งประเทศ จะเกิดปัญหาที่เรียกว่า multiple hypothesis testing ซึ่งต้องกำหนดเกณฑ์ที่เข้มงวดขึ้น ฟังก์ชัน p.adjust() เป็นวิธีที่ง่ายในการแก้ปัญหานี้ โดย p.adjust(p.value) จะรับเวกเตอร์ของค่า p-value แล้วคืนค่าชุดใหม่ที่เชื่อถือได้มากขึ้น
ในแบบฝึกหัดนี้ จะเพิ่มสองขั้นตอนเพื่อประมวลผลชุดข้อมูล slope_terms ได้แก่ ใช้ mutate เพื่อสร้างคอลัมน์ค่า p-value ที่ปรับแล้ว และใช้ filter เพื่อกรองเฉพาะค่าที่ต่ำกว่าเกณฑ์ .05
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
กรณีศึกษา: การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูลใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
ใช้ฟังก์ชัน p.adjust() เพื่อปรับค่าในคอลัมน์ p.value แล้วบันทึกผลลัพธ์ลงในคอลัมน์ใหม่ชื่อ p.adjusted จากนั้นกรองเฉพาะแถวที่ค่า p.adjusted น้อยกว่า .05
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Filter for only the slope terms
slope_terms <- country_coefficients %>%
filter(term == "year")
# Add p.adjusted column, then filter