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
Anleitung zur Übung
- Visualisiere die Produktivitätswerte innerhalb der Blöcke nach Behandlung mit einem Boxplot mit
'block'
fürx
,'productivity_score'
füry
und'Treatment'
fürhue
.
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()