Testes de hipótese e intervalos de confiança

Como mencionado no começo deste capítulo, há uma relação estreita entre testes de hipótese e intervalos de confiança. O primeiro verifica se uma hipótese específica sobre o mundo é consistente com seus dados. O segundo não parte de uma hipótese; ele simplesmente quantifica sua incerteza na estimativa pontual somando e subtraindo a margem de erro.

Neste exercício, você vai explorar essa dualidade construindo um intervalo de confiança ao redor da diferença entre proporções, d_hat. Para começar, aqui está o código que você usou para formar a distribuição nula:

# Código de referência para a distribuição nula
null <- gss2016 %>%
   specify(cappun ~ sex, success = "FAVOR") %>%
   hypothesize(null = "independence") %>%
   generate(reps = 500, type = "permute") %>%
   calculate(stat = "diff in props", order = c("FEMALE", "MALE"))`

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create the bootstrap distribution
___ <- gss2016 %>%
  # Specify the variables and success
  ___ %>%
  # Generate 500 bootstrap reps
  ___ %>%
  # Calculate statistics
  ___

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