주장을 검정해 보기
이전 연습 문제에서는, 실제 신자 비율이 0.75라고 가정할 때 모의로 생성되는 단일 p-hat이 어떤 값일 수 있는지 살펴봤어요. 그 p-hat은 아마 gss2016의 p-hat과 달랐을 텐데, 이것이 우연인지, 아니면 그 주장과 GSS 데이터 사이에 체계적인 불일치가 있는 것인지가 궁금하죠?
이번 연습 문제에서 이 질문을 해결해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 범주형 데이터 추론
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Generate null distribution
___ <- gss2016 %>%
specify(response = postlife, success = "YES") %>%
hypothesize(null = "point", p = 0.75) %>%
generate(reps = ___, type = "simulate") %>%
# Calculate proportions
___(stat = ___)