เปรียบเทียบการอนุมานแบบสุ่มสลับกับการอนุมานด้วย t-distribution
เมื่อเงื่อนไขทางเทคนิค (ดูในบทถัดไป) เป็นที่พอใจ การอนุมานจาก randomization test และ t-distribution test ควรให้ข้อสรุปที่สอดคล้องกัน แม้ว่าผลลัพธ์จะไม่เหมือนกันทุกประการ เนื่องจากใช้วิธีการที่แตกต่างกัน แต่ค่า p-value และช่วงความเชื่อมั่นที่ได้ควรอยู่ในระดับที่ใกล้เคียงกัน
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การอนุมานสำหรับการถดถอยเชิงเส้นใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- คำนวณค่าสัมบูรณ์ของ slope ที่สังเกตได้ (
obs_slope) - เพิ่มคอลัมน์ลงใน
perm_slopeสำหรับค่าสัมบูรณ์ของ slope ในแต่ละ permuted replicate โดย slope column มีชื่อว่าstat - ในการเรียก
summarize()ให้คำนวณ p-value ในรูปของสัดส่วนของค่าประมาณ slope แบบสัมบูรณ์ที่มีความสุดขีดอย่างน้อยเท่ากับค่าประมาณ slope แบบสัมบูรณ์ที่สังเกตได้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# The slope in the observed data and each permutation replicate
obs_slope
perm_slope
# Calculate the absolute value of the observed slope
abs_obs_slope <- ___
# Find the p-value
perm_slope %>%
# Add a column for the absolute value of stat
___ %>%
summarize(
# Calculate prop'n permuted values at least as extreme as observed
p_value = ___
)