Comparar clasificaciones
Varias organizaciones clasifican universidades según factores como investigación, docencia y satisfacción del alumnado, entre otros. Tres de estas organizaciones son el Times Higher Education World (THEW) University Ranking, el Academic Ranking (ARW) of World Universities y el Center for World (CW) University Rankings. Sin embargo, es habitual que estas organizaciones asignen posiciones distintas a la misma universidad. ¿Cómo puedes medir cuantitativamente el grado de acuerdo o desacuerdo entre clasificaciones? Una opción es usar un coeficiente de correlación de rangos no paramétrico como el tau de Kendall.
Tienes un DataFrame con estos tres conjuntos de clasificaciones en rankings_df. Los paquetes pandas como pd, NumPy como np y el paquete stats de SciPy ya están cargados.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Compute Kendall's tau between the THEW and ARW rankings
tau_thew_arw, p_value_thew_arw = ____
# Compute Kendall's tau between the THEW and CW rankings
tau_thew_cw, p_value_thew_cw = ____
# Compute Kendall's tau between the ARW and CW rankings
tau_arw_cw, p_value_arw_cw = ____