Pruebas de hipótesis e intervalos de confianza
Como se mencionó al principio de este capítulo, existe una relación estrecha entre las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza. Las primeras evalúan si una hipótesis concreta sobre el mundo es coherente con tus datos. Los segundos no parten de una hipótesis, sino que cuantifican la incertidumbre de tu estimación puntual sumando y restando el margen de error.
En este ejercicio vas a explorar esta dualidad construyendo un intervalo de confianza alrededor de la diferencia de proporciones, d_hat. Para empezar, aquí tienes el código que usaste para formar la distribución nula:
# Reference code for null distribution
null <- gss2016 %>%
specify(cappun ~ sex, success = "FAVOR") %>%
hypothesize(null = "independence") %>%
generate(reps = 500, type = "permute") %>%
calculate(stat = "diff in props", order = c("FEMALE", "MALE"))`
Este ejercicio forma parte del curso
Inferencia para datos categóricos en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create the bootstrap distribution
___ <- gss2016 %>%
# Specify the variables and success
___ %>%
# Generate 500 bootstrap reps
___ %>%
# Calculate statistics
___