Ricorda che stiamo considerando una situazione in cui il numero di uomini e donne è fisso (rappresenta i CV) e il numero di persone promosse è fisso (i manager potevano promuovere solo 35 persone).

In questo esercizio creerai una distribuzione di randomizzazione della statistica nulla con 1000 repliche, invece di sole 5 come nell’esercizio precedente. Come promemoria, la statistica di interesse è la differenza tra le proporzioni di promossi nei due generi (cioè proporzione per i maschi meno proporzione per le femmine). Dal dataset originale puoi calcolare come differiscono i tassi di promozione tra maschi e femmine. Usando il flusso di lavoro specify-hypothesis-generate-calculate in infer, puoi calcolare la stessa statistica, ma invece di ottenere un singolo numero, ottieni un’intera distribuzione. In questo esercizio confronterai quel singolo numero del dataset originale con la distribuzione prodotta dalla simulazione.

Che cos'è un p-value?

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