Beräkna p-värden

I videon lärde du dig att ett p-värde mäter hur mycket data och nollhypotesen avviker från varandra. Här beräknar du p-värdet för den ursprungliga datamängden om könsdiskriminering, samt för de mindre och större versionerna, disc_small och disc_big.

De ursprungliga proportionsskillnaderna finns tillgängliga i din arbetsmiljö som diff_orig, diff_orig_small och diff_orig_big, liksom de permuterade datamängderna disc_perm, disc_perm_small och disc_perm_big.

Kom ihåg att du enbart är intresserad av ett ensidigt hypotestest här. Du försöker med andra ord besvara frågan: "Är män mer sannolika att befordras än kvinnor?"

Den här övningen är en del av kursen

Grundläggande inferens i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Använd visualize() och get_p_value() med de inbyggda funktionerna i infer. Kom ihåg att nollstatistikerna ligger under den ursprungliga skillnaden, så p-värdet – som representerar hur ofta ett nollvärde är mer extremt – beräknas genom att räkna antalet nollvärden som är greater än den ursprungliga skillnaden.
Upprepa för den lilla datamängden, disc_perm_small, med observerad skillnad diff_orig_small.
Upprepa för den stora datamängden, disc_perm_big, med observerad skillnad diff_orig_big.
Testa gärna din förståelse genom att prova: direction = "greater", direction = "two_sided" och direction = "less" innan du skickar in ditt svar.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Visualize and calculate the p-value for the original dataset
disc_perm %>%
  ___(obs_stat = ___, direction = "___")

disc_perm %>%
  ___(___, ___)

# Visualize and calculate the p-value for the small dataset
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

# Visualize and calculate the p-value for the big dataset
___ %>%
  ___(___, ___)

___ %>%
  ___(___, ___)

Redigera och kör kod