IC par approximation
Le raccourci par approximation offre une autre façon de décrire la distribution d'échantillonnage. Dans cet exercice, vous allez appliquer ce raccourci pour construire un intervalle de confiance pour la proportion de répondants qui habitent dans la région du Pacifique.
Quand vous construisez n'importe quel intervalle de confiance, vous utilisez trois ingrédients : l'estimation ponctuelle (ici, p_hat), l'ET (erreur-type) et le nombre d'erreurs-types à ajouter et à soustraire. Pour une distribution d'échantillonnage en forme de cloche, ajouter et soustraire deux ET correspond à un niveau de confiance de 95 %. Avec la méthode bootstrap, vous pouvez vérifier que la distribution a une forme de cloche, puisque vous disposez de la distribution bootstrap à tracer. Avec l'approximation, vous avancez à l'aveugle — enfin, pas tout à fait, mais vous dépendez de la « règle empirique » pour vous assurer que vous travaillez bien avec une forme en cloche.
Cette activité fait partie du cours
Inférence pour des données catégorielles en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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