Null doğruyken: karar

Son egzersizde, gözlenen oran farkı, null dağılımın ortalarında rahatça yer alıyordu. Bu egzersizde, sıfır hipotezini reddedip etmeyeceğine resmi bir karar vereceksin; ancak p-değerleri yerine reddetme bölgesi kavramını kullanacaksın.

Reddetme bölgesi, istatistiğin sıfır hipotezini reddetmene yol açacağı değer aralığıdır. İki kuyruklu bir testte iki reddetme bölgesi vardır. Üst bölgenin, null istatistiklerin en büyük %2,5’ini içermesi gerektiğini biliyorsun (alfa = .05 iken), bu nedenle .975 quantile() değerini bularak eşik değerini çıkarabilirsin. Benzer şekilde, alt bölge de null istatistiklerin en küçük %2,5’ini içerir ve bu da quantile() kullanılarak bulunabilir.

İşte bu basit x veri kümesi için quantile() fonksiyonunun nasıl çalıştığına hızlı bir bakış.

x <- c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
quantile(x, probs = .5)
quantile(x, probs = .8)

Üst ve alt eşiklerle tanımlanmış reddetme bölgesini elde ettikten sonra, gözlenen istatistiğinin bu eşikler arasında kalıp kalmadığını kontrol ederek (bu durumda reddetmezsin) ya da dışında kalıp kalmadığını kontrol ederek (bu durumda reddedersin) sıfır hipoteziyle ilgili kararını verebilirsin.

Bu egzersiz

R ile Kategorik Verilerde Çıkarım

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Set alpha
___

# Find cutoffs
lower <- null %>%
  summarize(l = quantile(___, probs = ___)) %>%
  pull()
upper <- null %>%
  summarize(u = quantile(___, probs = ___)) %>%
  pull()

# Is d_hat inside cutoffs?
d_hat %>%
  between(___, ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır