Stratifizierung eines Experiments
Du arbeitest mit einer Regierungsorganisation zusammen, die ein Experiment durchführen möchte, um zu untersuchen, wie bestimmte staatliche Maßnahmen das Nettovermögen von Personen in verschiedenen Regionen beeinflussen.
Sie haben dich gebeten, beim Versuchsdesign zu helfen. Sie haben dich darauf hingewiesen, dass es wahrscheinlich eine kleine Gruppe von Personen mit bereits hohem Nettovermögen gibt und befürchten, dass diese Gruppe die experimentellen Ergebnisse überlagern könnte. Du weißt genau, was zu tun ist!
Nutze dein Wissen im Versuchsdesign und führe eine Blockrandomisierung durch, indem du nach der Spalte high_wealth im bereitgestellten DataFrame wealth_data stratifizierst. Der DataFrame hat 2000 Zeilen mit 200 Probanden mit hohem Nettovermögen (high_wealth ist 1).
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Versuchsplanung mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create the first block
strata_1 = wealth_data[wealth_data[____] == ____]
strata_1['Block'] = ____
# Create two groups assigning to Treatment or Control
strata_1_g1 = strata_1.____(____, replace=False)
strata_1_g1['T_C'] = ____
strata_1_g2 = strata_1.drop(strata_1_g1.index)
strata_1_g2[____] = 'C'