Identifier les facteurs de confusion potentiels

Une fois les mesures extraites, vérifiez soigneusement s'il existe des dépendances dans vos données. C'est particulièrement important si certains paramètres d'imagerie (fréquence d'échantillonnage, champ de vue) peuvent varier d'un sujet à l'autre, ou si vous extrayez plusieurs mesures d'une même image.

Pour les exercices finaux, nous avons combiné des mesures démographiques et des volumes cérébraux dans un DataFrame pandas (df).

Vous allez d'abord explorer le tableau et les variables disponibles. Ensuite, vous vérifierez les corrélations entre les données.