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
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