Taille d'effet pour des variables catégorielles
Dans les données des employés de la Ville d'Austin, vous avez vu que les titres de poste ne sont pas répartis également selon les genres. Qu'en est-il des origines ethniques? Et dans quelle mesure l'origine ethnique est-elle liée au titre de poste occupé? Dans cet exercice, vous allez creuser la question pour y répondre.
Un DataFrame comparant les titres de poste et les origines ethniques (employees_df) a été chargé pour vous, ainsi que les modules pandas sous pd, NumPy sous np, et stats de SciPy.
Cette activité fait partie du cours
Fondements de l'inférence en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Compute the chi-squared statistic
chi2, p, d, expected = stats.____(____)
# Compute the DOF using the number of rows and columns
dof = min(____.shape[0] - 1, ____.shape[1] - 1)
# Compute the total number of people
n = np.sum(____.values)
# Compute Cramer's V
v = np.____((____ / ____) / ____)
print("Cramer's V:", v, "\nDegrees of freedom:", dof)