Mira antes de saltar: EDA antes de la contrastación de hipótesis
Kleinteich y Gorb (Sci. Rep., 4, 5225, 2014) realizaron un experimento interesante con ranas cornudas sudamericanas. Sostuvieron una placa conectada a un transductor de fuerza, junto con una mosca como cebo, frente a ellas. Luego midieron la fuerza de impacto y la fuerza adhesiva de la lengua de la rana cuando golpeaba el objetivo.
La Rana A es adulta y la Rana B es juvenil. Los investigadores midieron la fuerza de impacto de 20 golpes para cada rana. En el siguiente ejercicio, pondremos a prueba la hipótesis de que ambas ranas tienen la misma distribución de fuerzas de impacto. Pero recuerda: ¡primero hay que hacer EDA! Vamos a crear un gráfico de enjambre (bee swarm) para los datos. Están guardados en un DataFrame de pandas, df, donde la columna ID es la identidad de la rana y la columna impact_force es la fuerza de impacto en newtons (N).
Este ejercicio forma parte del curso
Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)
Instrucciones del ejercicio
- Usa
sns.swarmplot()para crear un gráfico de enjambre especificando los argumentos con nombrex,yydata. - Etiqueta los ejes.
- Muestra la gráfica.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Make bee swarm plot
_ = ____
# Label axes
_ = plt.____('frog')
_ = plt.____('impact force (N)')
# Show the plot
____