Dane referencyjne · 6 wierszy · 4 cech
Przyjęcia na Berkeley 1973
Liczba przyjętych i odrzuconych kandydatów na studia magisterskie na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley w 1973 roku, osobno dla kobiet i mężczyzn, w sześciu największych wydziałach.
Dlaczego ten zbiór
Podręcznikowy przykład paradoksu Simpsona: w sumie mężczyzn przyjmowano częściej, ale w większości wydziałów to kobiety miały lepszy odsetek.
Podgląd
| dept | menAdmitted | menRejected | womenAdmitted | womenRejected |
|---|---|---|---|---|
| A | 512 | 313 | 89 | 19 |
| B | 353 | 207 | 17 | 8 |
| C | 120 | 205 | 202 | 391 |
| D | 138 | 279 | 131 | 244 |
| E | 53 | 138 | 94 | 299 |
| F | 22 | 351 | 24 | 317 |
Kolumny
| Kolumna | Znaczenie | Typ | Braki | Zakres / najczęstsze |
|---|---|---|---|---|
dept | wydział (A–F) | kategoria | 0 | A (1), B (1), C (1), D (1) |
menAdmitted | mężczyźni przyjęci | kategorie (liczby) | 0 | 22, 53, 120, 138, 353, 512 |
menRejected | mężczyźni odrzuceni | kategorie (liczby) | 0 | 138, 205, 207, 279, 313, 351 |
womenAdmitted | kobiety przyjęte | kategorie (liczby) | 0 | 17, 24, 89, 94, 131, 202 |
womenRejected | kobiety odrzucone | kategorie (liczby) | 0 | 8, 19, 244, 299, 317, 391 |
Źródło i licencja
Bickel, P., Hammel, E., O'Connell, J. (1975). Sex bias in graduate admissions: data from Berkeley. Science 187(4175), 398–404; R datasets::UCBAdmissions. Licencja: public domain. Strona zbioru.
Hasła, w których pojawia się ten zbiór
Wnioskowanie przyczynoweWnioskowanie przyczynowe pyta, co się stanie po interwencji, a nie co z czym współwystępuje. Wymaga eksperymentu albo jawnych założeń o zakłóceniach.Sprawiedliwość i stronniczość modeliModel uczy się wzorców z danych historycznych, także niesprawiedliwych. Sprawiedliwość mierzy się, porównując decyzje i błędy w grupach.Paradoks Simpsona InteraktywneZależność widoczna w całych danych może zniknąć albo się odwrócić po podziale na grupy. Przykład rekrutacji w Berkeley w 1973 roku i wyjaśnienie dlaczego.Paradoks SteinaPrzy trzech lub więcej szacowanych średnich ściągnięcie wszystkich w stronę wspólnego punktu daje mniejszy łączny błąd niż osobne średnie. Wyjaśniamy dlaczego.