Recuerda que estamos considerando una situación en la que el número de hombres y mujeres está fijado (representa los currículums) y el número de personas ascendidas también está fijado (los gerentes solo podían ascender a 35 personas).

En este ejercicio, crearás una distribución de aleatorización de la estadística nula con 1000 réplicas, en lugar de solo 5 como en el ejercicio anterior. Como recordatorio, la estadística de interés es la diferencia en las proporciones de ascensos entre géneros (es decir, proporción de hombres menos proporción de mujeres). A partir del conjunto de datos original, puedes calcular cómo difieren las tasas de ascenso entre hombres y mujeres. Usando el flujo specify-hypothesis-generate-calculate de infer, puedes calcular la misma estadística, pero en lugar de obtener un único número, obtendrás toda una distribución. En este ejercicio, compararás ese único número del conjunto de datos original con la distribución generada por la simulación.

Ejemplo: discriminación de género

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