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Analyse de la durabilité des jouets

Dans le développement de produits dans l'industrie du jouet, il est essentiel de comprendre la durabilité des jouets, surtout lorsqu'on compare les jouets éducatifs aux jouets récréatifs. La durabilité peut avoir un impact majeur sur la satisfaction de la clientèle et la récurrence des achats. Des chercheuses et chercheurs d'une entreprise de fabrication de jouets vous ont demandé d'analyser une étude comparant la durabilité des jouets éducatifs à celle des jouets récréatifs. Le DataFrame toy_durability contient les résultats de ces tests, avec des scores de durabilité attribués selon des protocoles d'essai rigoureux.

Les données sont disponibles dans le DataFrame toy_durability. pandas as pd et from scipy.stats import ttest_ind ont été chargés.

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Conception d'expériences en Python

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Instructions de l’exercice

  • Calculez la moyenne de 'Durability_Score' pour les jouets 'Educational' et 'Recreational' à l'aide d'un tableau croisé dynamique.
  • Effectuez un test t pour échantillons indépendants afin de comparer la durabilité des jouets 'Educational' et 'Recreational' en séparant d'abord les scores de durabilité selon Toy_Type.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Calculate mean Durability_Score for each Toy_Type
mean_durability = toy_durability.pivot_table(
  values='____', index='____', aggfunc="mean")
print(mean_durability)

# Perform t-test
educational_durability = toy_durability[toy_durability['Toy_Type'] == '____']['Durability_Score']
recreational_durability = toy_durability[toy_durability['Toy_Type'] == '____']['Durability_Score']
t_stat, p_val = ttest_ind(____, ____)

print(p_val)
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