p-Werte berechnen

Im Video hast du gelernt, dass ein p-Wert den Grad der Abweichung zwischen den Daten und der Nullhypothese misst. Hier berechnest du den p-Wert für den ursprünglichen Diskriminierungs-Datensatz sowie für die kleine und große Version, disc_small und disc_big.

Die ursprünglichen Differenzen der Anteile stehen dir in deinem Workspace zur Verfügung: diff_orig, diff_orig_small und diff_orig_big. Ebenso die permutierten Datensätze: disc_perm, disc_perm_small und disc_perm_big.

Denk daran, dass dich hier nur der einseitige Hypothesentest interessiert. Du beantwortest also die Frage: „Werden Männer mit höherer Wahrscheinlichkeit befördert als Frauen?“

Diese Übung ist Teil des Kurses

Grundlagen der Inferenz in R

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Anleitung zur Übung

Verwende visualize() und get_p_value() mit den integrierten infer-Funktionen. Denk daran: Die Nullstatistiken liegen unterhalb der ursprünglichen Differenz. Daher wird der p-Wert (der angibt, wie oft ein Nullwert noch „extremer“ ist) berechnet, indem gezählt wird, wie viele Nullwerte greater als die ursprüngliche Differenz sind.
Wiederhole das für den kleinen Datensatz disc_perm_small mit der beobachteten Differenz diff_orig_small.
Wiederhole das für den großen Datensatz disc_perm_big mit der beobachteten Differenz diff_orig_big.
Du kannst dein Verständnis überprüfen, indem du vor dem Absenden deiner Antwort Folgendes ausprobierst: direction = "greater", direction = "two_sided" und direction = "less".

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Visualize and calculate the p-value for the original dataset
disc_perm %>%
  ___(obs_stat = ___, direction = "___")

disc_perm %>%
  ___(___, ___)

# Visualize and calculate the p-value for the small dataset
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

# Visualize and calculate the p-value for the big dataset
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

Code bearbeiten und ausführen