zスコアを計算する
変数は取りうる範囲や単位がまちまちなので、標準化が必要です。たとえば、変数の単位が米ドルかユーロかで仮説検定の結論が変わるのはおかしいですよね。標準化はそれを避けます。
仮説検定で重要な標準化された値の1つが zスコアです。これを計算するには3つの数が必要です。サンプル統計量（点推定値）、仮定した統計量、そして統計量の標準誤差（ブートストラップ分布から推定します）です。
サンプル統計量は late_prop_samp です。
late_shipments_boot_distn は遅延出荷の比率のブートストラップ分布です。遅延出荷の比率の統計量は late_prop 列にあります。
late_prop_samp と late_shipments_boot_distn は利用可能で、dplyr は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rによる仮説検定
演習の手順
- 遅延出荷の比率を6%と仮定します。
- 標準誤差を計算します。つまり、ブートストラップ分布の標準偏差を求めます。
- zスコアを計算します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Hypothesize that the proportion is 6%
late_prop_hyp <- ___
# Calculate the standard error
std_error <- ___
# Find z-score of late_prop_samp
z_score <- ___
# See the results
z_score