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性差別のランダム化

男性と女性の人数(履歴書の枚数に相当)と、昇進者の人数(マネージャーが昇進させられたのは35人まで)が固定されている状況を考えます。

この演習では、前の演習の5回ではなく、1000回の反復で帰無統計量のランダム化分布を作成します。確認ですが、関心のある統計量は性別間の昇進割合の差(男性の割合マイナス女性の割合)です。元のデータセットから、男性と女性で昇進率がどの程度違うかを計算できます。infer の specify-hypothesis-generate-calculate ワークフローを使えば、同じ統計量を計算できますが、単一の数値ではなく分布全体を得られます。この演習では、元のデータセットから得られた単一の数値を、シミュレーションで作られた分布と比較します。

この演習はコースの一部です

Rによる推測の基礎

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Calculate the observed difference in promotion rate
diff_orig <- disc %>%
  # Group by sex
  group_by(___) %>%
  # Summarize to calculate fraction promoted
  ___(prop_prom = ___(___)) %>%
  # Summarize to calculate difference
  ___(stat = ___(___)) %>% 
  pull()
    
# See the result
diff_orig
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