dsld: A Socially Relevant Tool for Teaching Statistics

要約

データサイエンスの成長力は、社会的差別に対処する上で重要な役割を果たすことができ、微妙な理解とバイアスの効果的な緩和戦略を必要とします。
「Data Scienceの見方」（DSLD）は、人種、性別、年齢などの保護グループに関連する可能性のある差別を評価するための統計的およびグラフィカルな方法の包括的なツールキットをユーザーに提供するように設計されたRおよびPythonパッケージです。
このパッケージは、交絡因子を特定して緩和し、予測アルゴリズムで保護されたグループに対するバイアスを削減することにより、重大な問題に対処します。
教育環境では、DSLDは、インストラクターに、差別分析の現実世界の例を動機付けて統計原則を教えるための強力なツールを提供します。
80ページのQuarto Bookを含めることで、これらの分析ツールを実際のシナリオに効果的に適用する際に、統計教育者から法律専門家へのユーザーがさらにサポートされます。

要約(オリジナル)

The growing power of data science can play a crucial role in addressing social discrimination, necessitating nuanced understanding and effective mitigation strategies for biases. ‘Data Science Looks At Discrimination’ (DSLD) is an R and Python package designed to provide users with a comprehensive toolkit of statistical and graphical methods for assessing possible discrimination related to protected groups such as race, gender, and age. The package addresses critical issues by identifying and mitigating confounders and reducing bias against protected groups in prediction algorithms. In educational settings, DSLD offers instructors powerful tools to teach statistical principles through motivating real world examples of discrimination analysis. The inclusion of an 80 page Quarto book further supports users from statistics educators to legal professionals in effectively applying these analytical tools to real world scenarios.

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