Calcul des p-values

Dans la vidéo, vous avez appris qu'une p-value mesure le degré de désaccord entre les données et l'hypothèse nulle. Ici, vous allez calculer la p-value pour le jeu de données original sur la discrimination ainsi que pour ses versions réduite et étendue, disc_small et disc_big.

Les différences de proportions observées sont disponibles dans votre espace de travail : diff_orig, diff_orig_small et diff_orig_big, de même que les jeux de données permutés : disc_perm, disc_perm_small et disc_perm_big.

Rappelez-vous que vous vous intéressez ici à un test unilatéral. Autrement dit, vous cherchez à répondre à la question : « Les hommes ont-ils plus de chances d’être promus que les femmes ?»

Cet exercice fait partie du cours

Bases de l’inférence en R

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Instructions

Utilisez visualize() et get_p_value() grâce aux fonctions intégrées de infer. Rappelez-vous que les statistiques sous l'hypothèse nulle se situent en dessous de la différence observée, donc la p-value (qui représente la fréquence à laquelle une valeur nulle est plus « extrême ») se calcule en comptant le nombre de valeurs nulles qui sont greater que la différence observée.
Répétez pour le petit jeu de données, disc_perm_small, qui a pour différence observée diff_orig_small.
Répétez pour le grand jeu de données, disc_perm_big, qui a pour différence observée diff_orig_big.
Vous pouvez vérifier votre compréhension en essayant : direction = "greater", direction = "two_sided" et direction = "less" avant de Soumettre la réponse.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

Modifier et exécuter le code