ANOVA
Ahora que has comprobado la igualdad de varianzas con una prueba de Levene y has evaluado visualmente la normalidad aproximada de los salarios transformados con logaritmo, ¡es hora de realizar una prueba ANOVA! Recuerda que el objetivo del ANOVA es determinar si las empresas de biotecnología, software empresarial y salud tienen la misma financiación media. Dado que estos tres grupos cumplen las condiciones del ANOVA, sabes que las conclusiones serán válidas.
Los DataFrames que creaste (biotech_df, enterprise_df y health_df) ya están cargados para ti. También se han cargado los paquetes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib como plt y el paquete stats de SciPy. Se te proporcionan las transformaciones logarítmicas de los valores de financiación que calculaste en un ejercicio anterior.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
Instrucciones del ejercicio
- Realiza un ANOVA de un factor usando cada una de las financiaciones transformadas con logaritmo en el siguiente orden de argumentos: Biotechnology, Enterprise Software, Health Care.
- Muestra por pantalla si el valor p es significativo al 5%.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
biotech_log_funding = np.log(biotech_df['funding_total_usd'])
enterprise_log_funding = np.log(enterprise_df['funding_total_usd'])
health_log_funding = np.log(health_df['funding_total_usd'])
# Conduct a one-way ANOVA test to compare the log-funding
s, p_value = ____
# Print if the p-value is significant at 5%
____