Kiedy hipoteza zerowa jest prawdziwa
W tym ćwiczeniu przeprowadzisz eksperyment: co się dzieje, gdy testujesz hipotezę, wiedząc z góry, że hipoteza zerowa jest prawdziwa? Masz nadzieję, że test ją potwierdzi, ale zawsze istnieje ryzyko popełnienia błędu statystycznego.
Na potrzeby eksperymentu stworzyliśmy nową zmienną objaśniającą coinflip, która rejestruje wynik rzutu symetryczną monetą dla każdego badanego. Dysponując tą zmienną, możesz sformułować następującą hipotezę zerową:
$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$
Głosi ona, że nie ma różnicy w odsetkach osób popierających karę śmierci między tymi, którym wypadł "heads", a tymi, którym wypadł "tails". Ponieważ zmienna coinflip powstała niezależnie od zmiennej cappun, wiemy, że ta hipoteza zerowa jest prawdziwa. Pytanie brzmi: czy twój test ją odrzuci, czy utrzyma?
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wnioskowanie dla danych kategorycznych w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Inspect coinflip
gssmod %>%
select(coinflip)
# Compute two proportions
___ <- gssmod %>%
group_by(coinflip) %>%
summarize(prop_favor = mean(___ == ___)) %>%
pull()
# See the result
p_hats