性别歧视的随机化检验
回顾一下，我们考虑的情形是男性和女性的人数固定（代表简历数量），且被晋升的人数固定（经理最多只能晋升 35 人）。
在本练习中，您将构建原假设统计量的随机化分布，这次使用 1000 次重复，而不是上一个练习中的 5 次。提醒一下，我们关注的统计量是两性之间晋升比例的差（即男性比例减去女性比例）。基于原始数据集，您可以计算男性与女性的晋升率差异。使用 infer 包中的"指定-假设-生成-计算"工作流，您可以计算同样的统计量，但不会只得到一个数值，而是得到一个完整的分布。在本练习中，您将把原始数据集得到的那个单一数值与模拟得到的分布进行比较。
本练习是课程的一部分
R 推断基础
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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