R에서의 추론 기초
Jo Hardin
Instructor
관측된 데이터
| 승진 | 미승진 | |
|---|---|---|
| 남성 | 21 | 3 |
| 여성 | 14 | 10 |

관측된 데이터
| 승진 | 미승진 | |
|---|---|---|
| 남성 | 21 | 3 |
| 여성 | 14 | 10 |

관측된 데이터
| 승진 | 미승진 | |
|---|---|---|
| 남성 | 21 | 3 |
| 여성 | 14 | 10 |

관측된 데이터
| 승진 | 미승진 | |
|---|---|---|
| 남성 | 21 | 3 |
| 여성 | 14 | 10 |

관측된 데이터
| 승진 | 미승진 | |
|---|---|---|
| 남성 | 21 | 3 |
| 여성 | 14 | 10 |

관측된 데이터
| 승진 | 미승진 | |
|---|---|---|
| 남성 | 21 | 3 |
| 여성 | 14 | 10 |

귀무가설이 참일 때, 우리가 관측한 만큼 또는 그보다 극단적인 데이터를 관측할 확률
성별에 따른 승진률 차이가 없을 때, 0.2917 이상의 차이를 관측할 확률 = 0.03
R에서의 추론 기초