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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

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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 = ___)
Editar e executar o código