当原假设为真
在本练习中，您将做一个小实验：当您进行假设检验且「知道」原假设为真时，会发生什么？理想情况下，您会保留原假设，但总有可能犯统计错误。
为了开始实验，我们创建了一个新的解释变量 coinflip，它记录了每个受试者一次公平抛硬币的结果。有了这个变量，您可以提出下面的原假设：
$$ H_{0}: p_{heads} - p_{tails} = 0 $$
这表示在抛出 "heads" 与抛出 "tails" 的人之间，支持死刑的比例没有差异。由于 coinflip 与 cappun 是独立生成的，我们「知道」这个原假设为真。问题是：您的检验会拒绝还是保留这个原假设呢？
本练习是课程的一部分
R 中的分类数据推断
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Inspect coinflip
gssmod %>%
select(coinflip)
# Compute two proportions
___ <- gssmod %>%
group_by(coinflip) %>%
summarize(prop_favor = mean(___ == ___)) %>%
pull()
# See the result
p_hats