帰無仮説が真のとき
この演習では実験を行います。帰無仮説が真であることを「知っている」状況で仮説検定を実行すると、何が起きるでしょうか？ 期待としては帰無仮説を保持したいところですが、統計的な誤りを犯す可能性は常にあります。
実験を始めるために、各サブジェクトに対して公正なコイントスの結果を表す新しい説明変数 coinflip を作成しました。この変数を用いて、次の帰無仮説を立てられます。
$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$
これは、"heads" を出した人と "tails" を出した人のあいだで、死刑を支持する割合に差がないと主張しています。coinflip は cappun と独立に作られているため、この帰無仮説が真であることを私たちは「知って」います。問題は、あなたの検定がこの帰無仮説を棄却するのか、それとも保持するのかという点です。
この演習はコースの一部です
R によるカテゴリカルデータの推測
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。
# Inspect coinflip
gssmod %>%
select(coinflip)
# Compute two proportions
___ <- gssmod %>%
group_by(coinflip) %>%
summarize(prop_favor = mean(___ == ___)) %>%
pull()
# See the result
p_hats