Lọc các quốc gia có ý nghĩa thống kê
Không phải mọi hệ số dốc đều có ý nghĩa thống kê, và bạn có thể dùng p-value để đoán cái nào có, cái nào không.
Tuy nhiên, khi bạn có rất nhiều p-value, như một p-value cho mỗi quốc gia, bạn sẽ gặp vấn đề kiểm định nhiều giả thuyết, khi đó cần đặt ngưỡng nghiêm ngặt hơn. Hàm p.adjust() là một cách đơn giản để hiệu chỉnh điều này: p.adjust(p.value) trên một vector p-value sẽ trả về một tập giá trị mà bạn có thể tin cậy.
Tại đây, bạn sẽ thêm hai bước để xử lý dữ liệu slope_terms: dùng mutate để tạo cột p-value đã hiệu chỉnh mới, và dùng filter để lọc các giá trị nhỏ hơn ngưỡng 0,05.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nghiên cứu tình huống: Khám phá dữ liệu với R
Hướng dẫn bài tập
Dùng hàm p.adjust() để hiệu chỉnh cột p.value, lưu kết quả vào cột mới p.adjusted. Sau đó, lọc những trường hợp mà p.adjusted nhỏ hơn 0,05.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Filter for only the slope terms
slope_terms <- country_coefficients %>%
filter(term == "year")
# Add p.adjusted column, then filter