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Visualisierung der Produktivität innerhalb von Blöcken nach Anreiz

Wenn du mit dem Beispiel der Arbeitsproduktivität fortfährst, wirst du untersuchen, ob die Produktivitätswerte über die Daten verteilt sind, wie man es bei einer zufälligen Zuweisung der Behandlung erwarten würde. Beachte, dass es sich hierbei um eine Vorsichtsmaßnahme handelt und die Ergebnisse der Behandlung und der Nachuntersuchung über die Auswirkungen der drei Behandlungen noch nicht vorliegen!

seaborn und matplotlib.pyplot als sns bzw. plt geladen werden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Versuchsplanung in Python

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Anleitung zur Übung

  • Visualisiere die Produktivitätswerte innerhalb der Blöcke nach Behandlung mit einem Boxplot mit 'block' für x, 'productivity_score' für y und 'Treatment' für hue.

Interaktive Übung

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

# Make a plot showing how positivity_score varies within blocks
sns.____(x='____', 
            y='____', 
            hue='____', 
            data=prod_df)

plt.show()
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