Порівняння рандомізаційного висновування та t-висновування

Коли технічні умови (див. наступний розділ) виконуються, висновки з рандомізаційного тесту та тесту на основі t-розподілу мають бути еквівалентними. Вони не дадуть точно однакової відповіді, адже спираються на різні методи. Проте p-значення та довірчі інтервали мають бути досить близькими.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обчисліть абсолютне значення спостереженого нахилу obs_slope.
Додайте стовпець до perm_slope з абсолютним значенням нахилу в кожній переставленій реплікації. Стовпець з нахилом називається stat.
У виклику summarize() обчисліть p-значення як частку абсолютних оцінок нахилу, що щонайменше такі самі екстремальні, як абсолютна спостережена оцінка нахилу.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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 = ___
  )

Редагувати та запускати код