彙總機會成本（2）
你已經建立了隨機化分配，接下來要用它來評估觀察到的比例差是否與虛無差異一致。你會用 p 值來衡量這種一致性（或不一致性），也就是「置換後的差異小於或等於觀察差異的比例」。
置換後的資料集與原始觀察統計量已分別以 opp_perm 與 diff_orig 放在你的工作環境中。
使用內建的 infer 函式 visualize 與 get_p_value。請記住，虛無統計量位在原始差異之上，因此 p 值（代表虛無值有多常比觀察值更「極端」）是透過計算有多少虛無值「小於」原始差異來得到的。
本練習屬於課程
R 統計推論基礎
練習說明
- 先用
visualize視覺化置換統計量的抽樣分配，標示obs_stat = diff_orig的位置，並用direction = "less"將其下方的值著色。 - 接著用
get_p_value計算 p 值，做法是取置換統計量中direction = "less"於obs_stat = diff_orig的比例。 - 作為計算 p 值的替代方法，使用
summarize()與mean()，求出在opp_perm中（欄位名為stat）置換差異小於或等於觀察差異（diff_orig）的出現比例。 - 你也可以在送出答案前，對
visualize與get_p_value分別嘗試：direction = "greater"、direction = "two_sided"，以及direction = "less"，來檢查你的理解。
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。
# Visualize the statistic
opp_perm %>%
___(___, ___)
# Calculate the p-value using `get_p_value`
opp_perm %>%
___(___, ___)
# Calculate the p-value using `summarize`
opp_perm %>%
summarize(p_value = ___)