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Les résultats de l'échantillon sont-ils généralisables?

Vous venez de voir comment l'échantillonnage de convenance — recueillir des données de la façon la plus simple — peut produire des échantillons qui ne sont pas représentatifs de la population. En conséquence, les résultats obtenus à partir de l'échantillon ne sont pas généralisables à l'ensemble de la population. Visualiser les distributions de la population et de l'échantillon peut aider à déterminer si l'échantillon est représentatif ou non de la population.

Le jeu de données Spotify contient une colonne acousticness, qui est une mesure de confiance de zéro à un indiquant si la piste a été produite avec des instruments non branchés. Vous comparerez la distribution de acousticness de la population totale des chansons à celle d'un échantillon de ces chansons.

spotify_population et spotify_mysterious_sample sont disponibles; pandas sous pd, matplotlib.pyplot sous plt et numpy sous np sont chargés.

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Échantillonnage en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Visualize the distribution of acousticness with a histogram
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plt.show()
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