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Nicht-zufällige Zuweisung von Versuchstieren

Ein Agrarunternehmen führt ein Experiment durch, um zu messen, wie sich verschiedene Grasarten auf das Gewicht von Schafen auswirken. Es hat dich gebeten, beim korrekten Aufsetzen des Experiments zu helfen. Eine Führungskraft meinte, du könntest die Zuweisung der Versuchstiere erledigen, indem du einfach die obersten 250 Zeilen aus dem DataFrame nimmst – das sollte passen.

Deine Aufgabe ist es, mit analytischen Mitteln zu zeigen, warum das keine gute Idee sein könnte. Weise die Versuchstiere mithilfe einer nicht-zufälligen Zuweisung (die ersten 250 Zeilen) zwei Gruppen zu und beobachte die Unterschiede in den beschreibenden Statistiken.

Du hast den DataFrame weights erhalten, der eine Spalte mit dem weight der Schafe und eine eindeutige id-Spalte enthält.

numpy und pandas wurden bereits als np bzw. pd importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Versuchsplanung mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Verwende DataFrame-Slicing, um die ersten 250 Zeilen von weights in group1_non_rand und die restlichen in group2_non_rand zu schreiben.
  • Erzeuge beschreibende Statistiken für beide Gruppen und verketten sie zu einem einzigen DataFrame.
  • Gib die Ergebnisse aus, um die Unterschiede zu beobachten.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Non-random assignment
group1_non_rand = ____
group2_non_rand = ____

# Compare descriptive statistics of groups
compare_df_non_rand = ____([group1_non_rand['weight'].____, group2_non_rand['weight'].____], axis=1)
compare_df_non_rand.columns = ['group1', 'group2']

# Print to assess
print(____)
Code bearbeiten und ausführen