귀무가설이 사실일 때
이번 연습에서는 실험을 진행해 보겠습니다. 귀무가설이 사실임을 아는 상태에서 가설 검정을 수행하면 어떤 일이 일어날까요? 우리는 귀무가설을 유지하길 바라지만, 통계적 오류가 발생할 가능성은 항상 있습니다.
실험을 시작하기 위해, 모든 응답자에 대해 공정한 동전 던지기 결과를 담은 새로운 설명 변수 coinflip을 만들었습니다. 이 변수를 사용해 다음과 같은 귀무가설을 세울 수 있습니다:
$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$
이는 "heads"가 나온 사람과 "tails"가 나온 사람 사이에서 사형 제도를 찬성하는 비율에 차이가 없다는 주장입니다. coinflip은 cappun과 독립적으로 생성되었기 때문에, 이 귀무가설이 사실임을 우리는 알고 있습니다. 질문은 다음과 같습니다. 여러분의 검정은 이 귀무가설을 기각할까요, 아니면 유지할까요?
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 범주형 데이터 추론
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Inspect coinflip
gssmod %>%
select(coinflip)
# Compute two proportions
___ <- gssmod %>%
group_by(coinflip) %>%
summarize(prop_favor = mean(___ == ___)) %>%
pull()
# See the result
p_hats