Visualiser la productivité par bloc et par incitation
En poursuivant avec l'exemple de productivité des travailleurs, vous allez vérifier si les scores de productivité sont répartis dans les données comme on s'y attendrait avec une attribution aléatoire du traitement. Notez qu'il s'agit d'une étape de précaution ; l'estimation de l'effet et l'analyse de l'impact des trois traitements n'ont pas encore été réalisées !
seaborn et matplotlib.pyplot, respectivement sous les alias sns et plt, sont déjà importés.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Conception expérimentale en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Visualisez les scores de productivité au sein des blocs selon le traitement à l'aide d'un boxplot avec
'block'pourx,'productivity_score'poury, et'Treatment'pourhue.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Make a plot showing how productivity_score varies within blocks
sns.____(x='____',
y='____',
hue='____',
data=prod_df)
plt.show()