रैंडमाइजेशन डिस्ट्रीब्यूशन में सैंपल साइज
हमने आपके लिए दो नए डेटासेट तैयार किए हैं, जिनमें अनुपातों के अंतर मूल भेदभाव वाले डेटा जितने ही हैं। हालाँकि, एक डेटासेट (disc_small) मूल डेटासेट के आकार का एक-तिहाई है और दूसरा (disc_big) मूल डेटासेट से 10 गुना बड़ा है.
इसके अलावा, पहले वाला ही permutation कोड छोटे और बड़े दोनों डेटासेट पर चलाया गया है ताकि प्रमोशन रेट्स में permuted अंतर की छोटी और बड़ी डिस्ट्रीब्यूशन बनाई जा सके (disc_small_perm और disc_big_perm, क्रमशः).
इस अभ्यास में, आप इन दोनों नई डिस्ट्रीब्यूशन्स का उपयोग करेंगे ताकि यह समझ सकें कि बहुत अलग-अलग सैंपल साइज होने पर अंतर कैसे बदलते हैं। खासतौर पर, प्रत्येक प्लॉट के x-axis पर वैरिएबिलिटी की रेंज पर ध्यान दें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Inference की बुनियाद
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Tabulate the small dataset
disc_small %>%
# Select sex and promote
___(___, ___)
# Do the same for disc_big
___