Calcular los p-values

En el vídeo, viste que un p-value mide el grado de desacuerdo entre los datos y la hipótesis nula. Aquí vas a calcular el p-value para el conjunto de datos original sobre discriminación y también para las versiones pequeña y grande, disc_small y disc_big.

Las diferencias originales en proporciones están disponibles en tu espacio de trabajo: diff_orig, diff_orig_small y diff_orig_big, al igual que los conjuntos permutados: disc_perm, disc_perm_small y disc_perm_big.

Recuerda que aquí solo nos interesa una prueba de hipótesis unilateral. Es decir, intentas responder a la pregunta: «¿Es más probable que los hombres sean promocionados que las mujeres?»

Este ejercicio forma parte del curso

Fundamentos de la inferencia en R

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Instrucciones del ejercicio

Usa visualize() y get_p_value() con las funciones integradas de infer. Recuerda que las estadísticas nulas están por debajo de la diferencia original, así que el p-value (que representa con qué frecuencia un valor nulo es más extremo) se calcula contando cuántos valores nulos son greater que la diferencia original.
Repite con el conjunto pequeño, disc_perm_small, que tiene la diferencia observada diff_orig_small.
Repite con el conjunto grande, disc_perm_big, que tiene la diferencia observada diff_orig_big.
Puedes poner a prueba lo que sabes probando: direction = "greater", direction = "two_sided" y direction = "less" antes de Enviar respuesta.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

Editar y ejecutar código