Кореляція та візуалізація

Вас попросили визначити, чи відповідає кількість часу, яку користувачі щодня витрачають на пошук на певному сайті (TimeSearching), кількості часу, яку вони щодня проводять в інтернеті (Time), ігноруючи групи. Оцініть припущення лінійності та нормальності, щоб визначити й запустити відповідний метод кореляції, а також провести аналіз потужності для наданого набору даних.

Набір даних webdata і необхідні пакети pwr та ggplot2 уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

A/B Testing в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть діаграму розсіювання для змінних, відобразивши TimeSearching на осі x, а Time — на осі y.
Оцініть припущення нормальності для TimeSearching і Time.
Запустіть відповідну кореляцію, використовуючи TimeSearching як x, а Time як y з набору даних webdata, збережіть результат у Rcor, щоб визначити, чи можна відхилити нульову гіпотезу.
Проведіть аналіз потужності для кореляції, використовуючи доступні значення з Rcor, щоб з'ясувати, чи є тест кореляції надійним; розмір вибірки набору даних — 100

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create a scatter plot relevant to the analyses
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
	___

# Assess the normality assumption
___
___

# Run the appropriate correlation
Rcor <- cor.test(___)

# Run a power analysis on the correlation
pwr.r.test(___)

Редагувати та запускати код