Analyse der Haltbarkeit von Spielzeug
Bei der Produktentwicklung in der Spielzeugindustrie ist es wichtig, die Haltbarkeit von Spielzeug zu kennen, besonders wenn man Lernspielzeug mit Freizeitspielzeug vergleicht. Die Langlebigkeit kann die Kundenzufriedenheit und das Wiederholungsgeschäft erheblich beeinflussen. Forscher/innen eines Spielzeugherstellers haben dich gebeten, die Analyse einer Studie durchzuführen, in der die Haltbarkeit von Lernspielzeug mit der von Freizeitspielzeug verglichen wird. Der toy_durability DataFrame enthält die Ergebnisse dieser Tests, wobei die Dauerhaftigkeitswerte auf der Grundlage strenger Testprotokolle vergeben werden.
Die Daten sind im DataFrame toy_durability verfügbar. pandas as pd und from scipy.stats import ttest_ind wurden geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Versuchsplanung in Python
Anleitung zur Übung
- Berechne mit Hilfe einer Pivot-Tabelle den Mittelwert von
'Durability_Score'sowohl für'Educational'als auch für'Recreational'Spielzeug. - Führe einen t-Test für unabhängige Stichproben durch, um die Haltbarkeit von
'Educational'und'Recreational'Spielzeug zu vergleichen, indem du zunächst die Haltbarkeitswerte nachToy_Typetrennst.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate mean Durability_Score for each Toy_Type
mean_durability = toy_durability.pivot_table(
values='____', index='____', aggfunc=np.mean)
print(mean_durability)
# Perform t-test
educational_durability = toy_durability[toy_durability['Toy_Type'] == '____']['Durability_Score']
recreational_durability = toy_durability[toy_durability['Toy_Type'] == '____']['Durability_Score']
t_stat, p_val = ttest_ind(____, ____)
print(p_val)