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25.2: Ejemplo de delitos de odio

  • Page ID
    150803
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)

    \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)

    \( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    ( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)

    \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)

    \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)

    \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)

    \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    \( \newcommand{\id}{\mathrm{id}}\)

    \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\)

    \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\)

    \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\)

    \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\)

    \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\)

    \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\)

    \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\)

    \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    \( \newcommand{\vectorA}[1]{\vec{#1}}      % arrow\)

    \( \newcommand{\vectorAt}[1]{\vec{\text{#1}}}      % arrow\)

    \( \newcommand{\vectorB}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)

    \( \newcommand{\vectorC}[1]{\textbf{#1}} \)

    \( \newcommand{\vectorD}[1]{\overrightarrow{#1}} \)

    \( \newcommand{\vectorDt}[1]{\overrightarrow{\text{#1}}} \)

    \( \newcommand{\vectE}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash{\mathbf {#1}}}} \)

    \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \)

    \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)

    Ahora veremos los datos de delitos de odio del paquete de cincotreinta y ocho. Primero necesitamos preparar los datos deshaciéndonos de los valores de NA y creando abreviaturas para los estados. Para hacer esto último, utilizamos las variables state.abb y state.name que vienen con R junto con la función match () que hará coincidir los nombres de estado en la variable hate_crimes con los de la lista.

    hateCrimes <- 
      hate_crimes %>%
      mutate(state_abb = state.abb[match(state,state.name)]) %>%
      drop_na(avg_hatecrimes_per_100k_fbi, gini_index)
    
    # manually fix the DC abbreviation
    hateCrimes$state_abb[hateCrimes$state=="District of Columbia"] <- 'DC'
    ## 
    ##  Pearson's product-moment correlation
    ## 
    ## data:  hateCrimes$avg_hatecrimes_per_100k_fbi and hateCrimes$gini_index
    ## t = 3, df = 48, p-value = 0.001
    ## alternative hypothesis: true correlation is greater than 0
    ## 95 percent confidence interval:
    ##  0.21 1.00
    ## sample estimates:
    ##  cor 
    ## 0.42

    Recuerda que también podemos calcular el valor p usando aleatorización. A esto, barajamos el orden de una de las variables, de manera que rompemos el vínculo entre las variables X e Y —haciendo efectivamente cierta la hipótesis nula (que la correlación es menor o igual a cero). Aquí primero crearemos una función que tome en dos variables, baraja el orden de una de ellas (sin reemplazo) y luego devuelve la correlación entre esa variable barajada y la copia original de la segunda variable.

    Ahora tomamos la distribución de las correlaciones observadas después del barajado y las comparamos con nuestra correlación observada, para obtener la probabilidad empírica de nuestros datos observados bajo la hipótesis nula.

    mean(shuffleDist$cor >corr_results$estimate )
    ## [1] 0.0066

    Este valor es bastante cercano (aunque un poco más grande) al obtenido usando cor.test ().


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