Calculando p-values bicaudais
E se a hipótese original da pesquisa tivesse focado em qualquer diferença nas taxas de promoção entre homens e mulheres, em vez de focar em se homens têm mais chance de serem promovidos do que mulheres? Nesse caso, uma diferença como a observada ocorreria duas vezes mais (ao acaso), porque às vezes a diferença seria positiva e às vezes seria negativa.
Quando não há direcionalidade na hipótese alternativa, a hipótese e o p-value são considerados bicaudais. Em um cenário bicaudal, o p-value é o dobro do p-value unicaudal.
Neste exercício, você vai calcular um p-value bicaudal dado a distribuição de randomização original e o conjunto de dados.
A diferença observada está armazenada em diff_orig e a diferença em cada permutação está na coluna stat de disc_perm.
Este exercício faz parte do curso
Fundamentos de Inferência em R
Instruções do exercício
Calcule o p-value bicaudal. Ele é o dobro do p-value unicaudal que você calculou nos exercícios anteriores.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate the two-sided p-value
disc_perm %>%
summarize(p_value = ___)