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Normaliser les métriques

Nous avons vu précédemment qu'il n'y avait pas de différence significative entre les volumes cérébraux de personnes âgées avec ou sans maladie d'Alzheimer.

Mais une mesure corrélée, comme le « volume crânien », pourrait-elle masquer des différences ?

Dans cet exercice, calculez une nouvelle statistique de test pour comparer le volume cérébral entre groupes, après ajustement par la taille du crâne du sujet.


En vous appuyant sur results.statistic et results.pvalue, répondez à la question : Existe-t-il des preuves solides que la maladie d'Alzheimer s'accompagne d'un cerveau plus petit, relativement à la taille du crâne ?

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Analyse d'images biomédicales en Python</cours>
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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import independent two-sample t-test
____

# Divide `df.brain_vol` by `df.skull_vol`
df['adj_brain_vol'] = ____

# Select brain measures by Alzheimers group
brain_alz = df.loc[df.alzheimers == ____, 'adj_brain_vol']
brain_typ = df.loc[____, 'adj_brain_vol']

# Evaluate null hypothesis
results = ____
Modifier et exécuter le code