Stratification d'une expérience
Vous travaillez avec une organisation gouvernementale qui souhaite mener une expérience sur l'impact de certaines politiques gouvernementales sur la richesse nette des individus dans un certain nombre de domaines.
Ils vous ont demandé de les aider à mettre en place le plan d'expérience. Ils vous ont prévenu qu'il y aurait probablement un petit groupe d'utilisateurs disposant déjà d'un patrimoine net élevé et ils craignent que ce groupe ne fasse de l'ombre à tout résultat expérimental observé. Vous savez ce qu'il faut faire !
Utilisez vos connaissances en matière de conception expérimentale pour procéder à une randomisation par blocs, en stratifiant par la colonne high_wealth dans le DataFrame wealth_data fourni. Le DataFrame contient 2000 lignes avec 200 sujets à patrimoine net élevé (high_wealth est 1).
Cet exercice fait partie du cours
Conception expérimentale en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create the first block
strata_1 = wealth_data[wealth_data[____] == ____]
strata_1['Block'] = ____
# Create two groups assigning to Treatment or Control
strata_1_g1 = strata_1.____(____, replace=False)
strata_1_g1['T_C'] = ____
strata_1_g2 = strata_1.drop(strata_1_g1.index)
strata_1_g2[____] = 'C'