Cuando la nula es verdadera: decisión
En el último ejercicio, la diferencia observada de proporciones cae cómodamente en el centro de la distribución nula. En este ejercicio, tomarás una decisión formal sobre si debes rechazar la hipótesis nula, pero en lugar de usar valores p, utilizarás la noción de región de rechazo.
La región de rechazo es el rango de valores de la estadística que te llevarían a rechazar la hipótesis nula. En una prueba bilateral, hay dos regiones de rechazo. Sabes que la región superior debe contener el 2,5% más alto de las estadísticas bajo la nula (cuando alfa = .05), así que puedes extraer el valor de corte encontrando el cuantil .975 con quantile(). Del mismo modo, la región inferior contiene el 2,5% más bajo de las estadísticas nulas, que también se puede obtener con quantile().
Aquí tienes un vistazo rápido de cómo funciona la función quantile() con este conjunto de datos sencillo x.
x <- c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
quantile(x, probs = .5)
quantile(x, probs = .8)
Una vez que tengas la región de rechazo definida por los puntos de corte superior e inferior, puedes decidir respecto a la nula comprobando si tu estadístico observado cae entre esos cortes (en cuyo caso no rechazarás) o fuera de ellos (en cuyo caso rechazarás).
Este ejercicio forma parte del curso
Inferencia para datos categóricos en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Set alpha
___
# Find cutoffs
lower <- null %>%
summarize(l = quantile(___, probs = ___)) %>%
pull()
upper <- null %>%
summarize(u = quantile(___, probs = ___)) %>%
pull()
# Is d_hat inside cutoffs?
d_hat %>%
between(___, ___)