Quando l'ipotesi nulla è vera
In questo esercizio eseguirai un esperimento: cosa succede quando conduci un test d’ipotesi sapendo che l’ipotesi nulla è vera? Ti aspetti di mantenere l’ipotesi nulla, ma c’è sempre la possibilità di commettere un errore statistico.
Per iniziare l’esperimento, abbiamo creato una nuova variabile esplicativa chiamata coinflip che registra l’esito del lancio di una moneta equa per ogni soggetto. Con questa variabile puoi formulare la seguente ipotesi nulla:
$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$
Questa afferma che non c’è differenza tra le proporzioni favorevoli alla pena di morte tra chi ha ottenuto "heads" e chi ha ottenuto "tails". Poiché coinflip è stata generata in modo indipendente da cappun, sappiamo che questa ipotesi nulla è vera. La domanda è: il tuo test la rifiuterà o la manterrà?
Questo esercizio fa parte del corso
Inferenza per dati categorici in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Inspect coinflip
gssmod %>%
select(coinflip)
# Compute two proportions
___ <- gssmod %>%
group_by(coinflip) %>%
summarize(prop_favor = mean(___ == ___)) %>%
pull()
# See the result
p_hats