BI via benadering
De benaderingsmethode biedt een alternatieve manier om de steekproefverdeling te beschrijven. In deze oefening pas je de benaderingsmethode toe om een betrouwbaarheidsinterval te bouwen voor het aandeel respondenten dat in de Pacific-regio woont.
Bij het bouwen van elk betrouwbaarheidsinterval gebruik je drie onderdelen: de puntschatting (hier p_hat), de standaardfout (SE) en het aantal standaardfouten dat je optelt en aftrekt. Voor een klokvormige steekproefverdeling komt het optellen en aftrekken van twee SE’s overeen met een betrouwbaarheidsniveau van 95%. Bij de bootstrap kun je controleren of de verdeling klokvormig is, omdat je de bootstrapverdeling kunt plotten. Bij de benadering vlieg je min of meer blind — nou ja, niet helemaal blind, maar je bent wél afhankelijk van de vuistregel om zeker te weten dat je met een klokvorm te maken hebt.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Inferentie voor categorische gegevens in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Calculate n as the number of rows
n <- nrow(gss2016)
# Calculate p_hat as the proportion in pacific meta region
p_hat <- gss2016 %>%
___(prop_pacific = ___(___ == "___")) %>%
pull()
# See the result
p_hat