Normaliser les mesures
Nous avons vu précédemment qu'il n'y avait pas de différence significative entre les volumes cérébraux des personnes âgées avec et sans la maladie d'Alzheimer.
Mais une mesure corrélée, comme le « volume crânien », pourrait-elle masquer des différences?
Pour cet exercice, calculez une nouvelle statistique de test pour comparer le volume cérébral entre les groupes, après avoir tenu compte de la taille du crâne du sujet.
À l'aide de results.statistic et results.pvalue comme guide, répondez à la question : Existe-t-il de solides indices que la maladie d'Alzheimer s'accompagne d'un cerveau plus petit par rapport à la taille du crâne?
Cette activité fait partie du cours
Analyse d'images biomédicales en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import independent two-sample t-test
____
# Divide `df.brain_vol` by `df.skull_vol`
df['adj_brain_vol'] = ____
# Select brain measures by Alzheimers group
brain_alz = df.loc[df.alzheimers == ____, 'adj_brain_vol']
brain_typ = df.loc[____, 'adj_brain_vol']
# Evaluate null hypothesis
results = ____