Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy
Như đã đề cập ở đầu chương, kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy có mối liên hệ chặt chẽ. Kiểm định giả thuyết xem liệu một giả thuyết cụ thể về thế giới có nhất quán với dữ liệu của bạn hay không. Khoảng tin cậy thì không đặt ra giả thuyết; nó chỉ định lượng mức độ bất định quanh ước lượng điểm của bạn bằng cách cộng/trừ biên sai số.
Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá tính đối ngẫu đó bằng cách xây dựng một khoảng tin cậy quanh chênh lệch tỷ lệ, d_hat. Để bạn bắt đầu, đây là đoạn mã bạn đã dùng để tạo phân phối giả thuyết không:
# Reference code for null distribution
null <- gss2016 %>%
specify(cappun ~ sex, success = "FAVOR") %>%
hypothesize(null = "independence") %>%
generate(reps = 500, type = "permute") %>%
calculate(stat = "diff in props", order = c("FEMALE", "MALE"))`
Bài tập này là một phần của khóa học
Suy luận cho dữ liệu phân loại trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create the bootstrap distribution
___ <- gss2016 %>%
# Specify the variables and success
___ %>%
# Generate 500 bootstrap reps
___ %>%
# Calculate statistics
___