Wenn die Nullhypothese wahr ist

In dieser Übung führst du ein Experiment durch: Was passiert, wenn du einen Hypothesentest durchführst, obwohl du weißt, dass die Nullhypothese wahr ist? Du hoffst, die Nullhypothese beizubehalten, aber es besteht immer die Chance, einen statistischen Fehler zu machen.

Zum Start des Experiments haben wir eine neue erklärende Variable namens coinflip erstellt, die für jede Person das Ergebnis eines fairen Münzwurfs enthält. Mit dieser Variable kannst du die folgende Nullhypothese aufstellen:

$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$

Das besagt, dass es keinen Unterschied in den Anteilen gibt, die die Todesstrafe befürworten, zwischen den Personen, die "heads" und denen, die "tails" geworfen haben. Da coinflip unabhängig von cappun gebildet wurde, wissen wir, dass diese Nullhypothese wahr ist. Die Frage ist: Wird dein Test diese Nullhypothese verwerfen oder beibehalten?

Diese Übung ist Teil des Kurses

Schlussfolgern für kategoriale Daten in R

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Inspect coinflip
gssmod %>%
  select(coinflip)

# Compute two proportions
___ <- gssmod %>%
  group_by(coinflip) %>%
  summarize(prop_favor = mean(___ == ___)) %>%
  pull()
  
# See the result
p_hats

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