Inférence et incertitude
Bootstrap, intervalles de confiance, puissance, concordance et graphiques en forêt de méta-analyse.
Distribution bootstrap
Corrélation rééchantillonnée avec intervalles de confiance à 95 % par percentiles et BCa.
boot::boot() + boot::boot.ci()
Ce que signifie un intervalle de confiance à 95 %
100 enquêtes de 30 personnes tirées parmi 944 répondants de l'ANES ; les IC à 95 % de l'âge moyen qui manquent la vraie valeur sont en rouge.
teaching classic (e.g. TeachingDemos::ci.examp())
Courbe de puissance
Puissance d'un test t à deux échantillons selon la taille d'échantillon, pour des effets petits, moyens et grands.
pwr::pwr.t.test() + plot()
Graphique de Bland–Altman
Deux codeurs placent-ils les programmes électoraux de la même façon sur l'axe gauche–droite ? Biais et limites d'agrément à 95 %.
BlandAltmanLeh::bland.altman.plot() / blandr::blandr.draw()
Graphique en forêt de méta-analyse
Les attentes des enseignants élèvent-elles le QI des élèves ? 19 expériences « Pygmalion », losange de l'estimation combinée à effets aléatoires et statistiques d'hétérogénéité.
meta::forest() / metafor::forest()
Graphique en entonnoir
Les petites études « Pygmalion » sont-elles plus optimistes ? 19 effets des attentes des enseignants en fonction de leur erreur type, avec entonnoir pseudo-95 % et test d'Egger.
metafor::funnel() + metafor::regtest()