用近似法建立信賴區間
近似捷徑提供了描述抽樣分配的另一種方法。在這個練習中，你會套用近似捷徑，為居住在 pacific 區域受訪者的比例建立信賴區間。
在建立「任何」信賴區間時，會用到三個要素：點估計（此處為 p_hat）、標準誤（SE），以及要加減的標準誤倍數。當抽樣分配呈鐘形時，加減 2 個 SE 對應到 95% 的信賴水準。使用自助法（bootstrap）時，你可以繪製自助分配並檢查是否近似鐘形。使用近似法時，你就像是在「盲飛」——也不算完全看不見，但「確實」需要依賴「經驗法則」來確保你處理的是鐘形分配。
本練習屬於課程
R 中的類別資料推論
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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