Erst schauen, dann springen: EDA vor dem Hypothesentest
Kleinteich und Gorb (Sci. Rep., 4, 5225, 2014) führten ein interessantes Experiment mit südamerikanischen Hornfröschen durch. Sie hielten eine mit einem Kraftaufnehmer verbundene Platte zusammen mit einer Köderfliege vor die Tiere und maßen dann die Stoßkraft und Haftkraft der Froschzunge beim Auftreffen auf das Ziel.
Frosch A ist erwachsen, Frosch B ein Jungtier. Die Forschenden maßen die Stoßkraft von jeweils 20 Treffern pro Frosch. In der nächsten Übung testen wir die Hypothese, dass beide Frösche die gleiche Verteilung der Stoßkräfte haben. Aber denk daran: Erst EDA! Lass uns für die Daten einen Bee-Swarm-Plot erstellen. Sie liegen in einem pandas-DataFrame df, wobei die Spalte ID die Identität des Froschs enthält und die Spalte impact_force die Stoßkraft in Newton (N).
Diese Übung ist Teil des Kurses
Statistical Thinking in Python (Teil 2)
Anleitung zur Übung
- Verwende
sns.swarmplot(), um einen Bee-Swarm-Plot der Daten zu erstellen, indem du die Keyword-Argumentex,yunddataangibst. - Beschrifte deine Achsen.
- Zeige die Grafik an.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Make bee swarm plot
_ = ____
# Label axes
_ = plt.____('frog')
_ = plt.____('impact force (N)')
# Show the plot
____