IC mediante aproximación
El atajo de aproximación ofrece un método alternativo para describir la distribución muestral. En este ejercicio, aplicarás ese atajo para construir un intervalo de confianza para la proporción de personas encuestadas que viven en la región del Pacífico.
Al construir cualquier intervalo de confianza, recuerda que necesitas tres elementos: la estimación puntual (aquí, p_hat), el EE, y el número de errores estándar que vas a sumar y restar. Para una distribución muestral con forma de campana, sumar y restar dos EE corresponde a un nivel de confianza del 95 %. Cuando usas el bootstrap, puedes comprobar que la distribución tiene forma de campana porque tienes la distribución bootstrap para graficarla. Cuando usas la aproximación, vas a ciegas —bueno, no del todo, pero sí dependes de la “regla general” para asegurarte de que trabajas con una forma de campana.
Este ejercicio forma parte del curso
Inferencia para datos categóricos en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Calculate n as the number of rows
n <- nrow(gss2016)
# Calculate p_hat as the proportion in pacific meta region
p_hat <- gss2016 %>%
___(prop_pacific = ___(___ == "___")) %>%
pull()
# See the result
p_hat