Comparer des classements
Plusieurs organismes classent les universités selon des facteurs comme la recherche, l'enseignement et la satisfaction des étudiants, entre autres. Parmi eux, on retrouve le Times Higher Education World (THEW) University Ranking, l'Academic Ranking (ARW) of World Universities et le Center for World (CW) University Rankings. Or, il est courant que ces organismes attribuent des rangs différents à une même université. Comment mesurer quantitativement l'accord ou le désaccord entre ces classements? Une approche consiste à utiliser un coefficient de corrélation de rang non paramétrique comme le tau de Kendall.
Un DataFrame contenant ces trois séries de classements est disponible dans rankings_df. Les modules pandas (pd), NumPy (np) et stats de SciPy ont déjà été chargés pour vous.
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 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 = ____