Échantillonnage stratifié à dénombrements égaux
Si un sous-groupe est plus grand qu’un autre dans la population, mais que vous ne souhaitez pas refléter cette différence dans votre analyse, vous pouvez utiliser l’échantillonnage stratifié à dénombrements égaux pour générer des échantillons dans lesquels chaque sous-groupe dispose de la même quantité de données. Par exemple, si vous analysez les groupes sanguins, O est le groupe sanguin le plus répandu dans le monde, mais vous pouvez souhaiter avoir des quantités égales de O, A, B et AB dans votre échantillon.
attrition_pop est disponible. pandas est chargé avec son alias habituel.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>L’échantillonnage en Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Get 30 employees from each Education group
attrition_eq = ____
# Print the sample
print(attrition_eq)