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Ajouter un second facteur à l’analyse

Même si le taux de fouille des hommes est bien plus élevé que celui des femmes, il est possible que cette différence s’explique surtout par un second facteur.

Par exemple, vous pouvez émettre l’hypothèse que le taux de fouille varie selon le type d’infraction, et que l’écart entre hommes et femmes provient du fait qu’ils et elles ont tendance à commettre des infractions différentes.

Vous pouvez tester cette hypothèse en examinant le taux de fouille pour chaque combinaison de genre et d’infraction. Si l’hypothèse est vraie, vous constaterez que les hommes et les femmes sont fouillés à peu près au même rythme pour chaque infraction. Vérifions si c’est le cas !

Cet exercice fait partie du cours

Analyzing Police Activity with pandas

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Calculate the search rate for each combination of gender and violation
print(ri.groupby(____).____)
Modifier et exécuter le code