Rappelez-vous que nous étudions une situation où le nombre d'hommes et de femmes est fixe (ils représentent les CV) et où le nombre de personnes promues est fixe (les gestionnaires n'ont pu promouvoir que 35 personnes).

Dans cet exercice, vous allez créer une distribution de randomisation de la statistique nulle avec 1000 répliques, plutôt que seulement 5 comme à l'exercice précédent. Pour rappel, la statistique d'intérêt est la différence des proportions de promotions entre les genres (c.-à-d. proportion chez les hommes moins proportion chez les femmes). À partir de l'ensemble de données d'origine, vous pouvez calculer en quoi les taux de promotion diffèrent entre hommes et femmes. En utilisant la séquence specify-hypothesis-generate-calculate dans infer, vous pouvez calculer la même statistique, mais au lieu d'obtenir un seul nombre, vous obtenez toute une distribution. Dans cet exercice, vous comparerez ce nombre unique tiré de l'ensemble de données d'origine à la distribution produite par la simulation.

Résumé sur la discrimination fondée sur le genre

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