Stratifizieren eines Experiments
Du arbeitest mit einer staatlichen Organisation zusammen, die ein Experiment durchführen möchte, um herauszufinden, wie sich bestimmte staatliche Maßnahmen auf das Nettovermögen von Einzelpersonen in einer Reihe von Bereichen auswirken.
Sie haben sich an dich gewandt, damit du ihnen bei der Erstellung des Versuchsplans hilfst. Sie haben dich gewarnt, dass es wahrscheinlich eine kleine Gruppe von Nutzerinnen und Nutzern gibt, die bereits über ein hohes Nettovermögen verfügen, und sind besorgt, dass diese Gruppe alle beobachteten Versuchsergebnisse überschatten könnte. Du weißt genau, was zu tun ist!
Nutze dein Wissen über Versuchsplanung, um eine Blockrandomisierung durchzuführen, indem du nach der Spalte high_wealth in dem bereitgestellten wealth_data DataFrame schichtest. Es gibt 2000 Zeilen im DataFrame mit 200 vermögenden Personen (high_wealth ist 1).
Diese Übung ist Teil des Kurses
Versuchsplanung in Python
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# 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'