Bootstrapping des intervalles de confiance

Après avoir obtenu par bootstrapping la distribution du coefficient de l'effet « femme » dans le dernier exercice, vous pouvez maintenant l'utiliser pour estimer un intervalle de confiance. Cela vous permettra d'énoncer ce qui suit au sujet de vos données : « Compte tenu de l'incertitude liée à l'imputation, nous sommes certains à 95 % que l'effet "femme" sur les gains se situe entre a et b », où a et b sont les bornes inférieure et supérieure de l'intervalle.

Dans le dernier exercice, vous avez exécuté un bootstrapping avec R = 50 répliques. Cependant, dans la plupart des applications, ce n'est pas suffisant. Dans cet exercice, vous pouvez utiliser boot_results, qui ont été préparés pour vous à l'aide de 1000 répliques. Vous commencerez par examiner la distribution obtenue par bootstrapping pour voir si elle semble normale. Le cas échéant, vous pourrez alors vous appuyer sur la loi normale pour calculer l'intervalle de confiance.