Фільтрування за значущими країнами
Не всі нахили є статистично значущими, і ви можете використати p-значення, щоб оцінити, які з них значущі, а які — ні.
Однак коли p-значень багато, наприклад по одному для кожної країни, виникає проблема множинного тестування гіпотез, тож потрібно встановлювати суворіший поріг. Функція p.adjust() — простий спосіб це скоригувати: p.adjust(p.value) для вектора p-значень повертає набір, якому ви можете довіряти.
Тут ви додасте два кроки для опрацювання набору даних slope_terms: застосуєте mutate, щоб створити новий стовпець скоригованих p-значень, і filter, щоб залишити лише ті, що нижче порогу 0,05.
Ця вправа є частиною курсу
Кейс-стаді: розвідувальний аналіз даних у R
Інструкції до вправи
Скоригуйте стовпець p.value за допомогою функції p.adjust(), зберігши результат у новому стовпці p.adjusted. Потім відфільтруйте випадки, де p.adjusted менше ніж 0,05.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Filter for only the slope terms
slope_terms <- country_coefficients %>%
filter(term == "year")
# Add p.adjusted column, then filter