
library(testthat)

source("user_code.R")
test_that("returns a labeled string with all components", {
  out <- format_statistical_results(1.5, 0.05, 0.2, "Some effect detected.")
  expect_type(out, "character")
  expect_true(grepl("Statistic: 1.5", out), info = "Should include labeled statistic with value.")
  expect_true(grepl("p-value: 0.05", out), info = "Should include labeled p-value with value.")
  expect_true(grepl("Effect size: 0.2", out), info = "Should include labeled effect size with value.")
  expect_true(grepl("Interpretation: Some effect detected.", out), info = "Should include labeled interpretation with value.")
})

test_that("combines values correctly in output string", {
  out <- format_statistical_results(-2.4, 0.001, 0.78, "Strong negative association.")
  expect_match(out, "^Statistic: -2.4; p-value: 0.001; Effect size: 0.78; Interpretation: Strong negative association.$", 
    info = "Should match the exact required format and value order.")
})

test_that("handles both positive and negative statistic values", {
  out_pos <- format_statistical_results(3.2, 0.04, 0.5, "Positive effect.")
  out_neg <- format_statistical_results(-3.2, 0.04, 0.5, "Negative effect.")
  expect_true(grepl("Statistic: 3.2", out_pos), info = "Should correctly handle positive statistic.")
  expect_true(grepl("Statistic: -3.2", out_neg), info = "Should correctly handle negative statistic.")
})

test_that("handles significant and non-significant p-values", {
  out_sig <- format_statistical_results(1.1, 0.02, 0.3, "Significant effect.")
  out_nonsig <- format_statistical_results(1.1, 0.3, 0.3, "No significant effect.")
  expect_true(grepl("p-value: 0.02", out_sig), info = "Should correctly handle significant p-value.")
  expect_true(grepl("p-value: 0.3", out_nonsig), info = "Should correctly handle non-significant p-value.")
})

test_main.R

En praktisk introduktion til R-programmering tilpasset biologer og bioinformatikere. Lær at analysere, visualisere og fortolke biologiske data ved hjælp af R med virkelighedsnære eksempler fra genomik, økologi og eksperimentel biologi.

Lær det grundlæggende i R-programmering med fokus på biologiske data, herunder variabler, datatyper og grundlæggende datamanipulation.

Dyk ned i statistiske metoder til analyse af biologiske data, herunder beskrivende statistik, hypoteseprøvning og fortolkning af resultater.

Behersk kunsten at visualisere biologiske data ved hjælp af R, fra grundlæggende diagrammer til mere avancerede visualiseringer relevante for eksperimenter.

Lær at arbejde med genomiske data og udvikle reproducerbare arbejdsgange til videnskabelig forskning i R.

Challenge: Reporting Biological Results

Løsning