評估 Pearson 假設
要使用 Pearson 相關係數，資料必須符合兩個假設：線性關係與常態分佈。
某公司想分析在網站上花費的時間與在網站上購物花費金額之間的 Pearson 相關性，首先不分群組地評估相關性。請根據必須滿足的線性與常態分佈假設，判斷是否適合使用 Pearson 相關係數。
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本練習屬於課程
R 中的 A/B 測試
練習說明
- 繪製以
AmountSpent為 x 軸、TimeSearching為 y 軸的散佈圖，以評估關係是否為線性。 - 使用
shapiro.test()判斷AmountSpent是否呈常態分佈。 - 使用
shapiro.test()判斷TimeSearching是否呈常態分佈。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Assess the assumption of linearity
ggplot(___) +
___
# Assess the normality of the `AmountSpent` variable
___
# Assess the normality of the `TimeSearching` variable
___