當虛無假設為真時
在這個練習中，你要做一個實驗：當你「知道」虛無假設為真時進行假設檢定，會發生什麼事？你會希望保留虛無假設，但總是有可能犯下統計上的錯誤。
要開始這個實驗，我們建立了一個新的解釋變數 coinflip，它記錄每位受試者一次公平擲硬幣的結果。有了這個變數，你可以提出以下虛無假設：
$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$
也就是說，在擲到 "heads" 與擲到 "tails" 的人之間，支持死刑的比例沒有差異。由於 coinflip 的產生方式與 cappun 獨立，我們「知道」這個虛無假設為真。問題是：你的檢定會拒絕還是保留這個虛無假設？
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。
# Inspect coinflip
gssmod %>%
select(coinflip)
# Compute two proportions
___ <- gssmod %>%
group_by(coinflip) %>%
summarize(prop_favor = mean(___ == ___)) %>%
pull()
# See the result
p_hats