Tamaño del efecto para variables categóricas
En los datos de empleados de la Ciudad de Austin viste que los cargos tienen una distribución desigual por género. ¿Ocurre lo mismo con las etnias? ¿Y hasta qué punto la etnia se relaciona con el cargo elegido? En este ejercicio vas a profundizar y responder a esa pregunta.
Se ha cargado para ti un DataFrame que compara cargos y etnias (employees_df), junto con los paquetes pandas como pd, NumPy como np y stats de SciPy.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Compute the chi-squared statistic
chi2, p, d, expected = stats.____(____)
# Compute the DOF using the number of rows and columns
dof = min(____.shape[0] - 1, ____.shape[1] - 1)
# Compute the total number of people
n = np.sum(____.values)
# Compute Cramer's V
v = np.____((____ / ____) / ____)
print("Cramer's V:", v, "\nDegrees of freedom:", dof)