Visualisation de la productivité au sein des blocs par incitation
En reprenant l'exemple de la productivité des travailleurs, vous chercherez à savoir si les scores de productivité sont distribués dans l'ensemble des données, comme on pourrait s'y attendre en cas d'affectation aléatoire du traitement. Notez qu'il s'agit d'une mesure de précaution et que le traitement et les résultats du suivi de l'impact des trois traitements ne sont pas encore terminés !
seaborn et matplotlib.pyplot comme sns et plt respectivement sont chargés.
Cet exercice fait partie du cours
Conception expérimentale en Python
Instructions
- Visualisez les scores de productivité au sein des blocs par traitement à l'aide d'un diagramme en boîte avec
'block'pourx,'productivity_score'poury, et'Treatment'pourhue.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Make a plot showing how positivity_score varies within blocks
sns.____(x='____',
y='____',
hue='____',
data=prod_df)
plt.show()