IniziaInizia gratis

I risultati del campione sono generalizzabili?

Hai appena visto come il convenience sampling — raccogliere dati con il metodo più semplice — possa produrre campioni non rappresentativi della popolazione. In altre parole, questo significa che i risultati del campione non sono generalizzabili all'intera popolazione. Visualizzare le distribuzioni della popolazione e del campione può aiutarti a capire se il campione è o meno rappresentativo della popolazione.

Il dataset di Spotify contiene una colonna acousticness, che è una misura di confidenza da zero a uno sul fatto che il brano sia stato realizzato con strumenti non amplificati. Confronterai la distribuzione di acousticness della popolazione totale di brani con quella di un campione di tali brani.

Sono disponibili spotify_population e spotify_mysterious_sample; pandas come pd, matplotlib.pyplot come plt e numpy come np sono già caricati.

Questo esercizio fa parte del corso

Campionamento in Python

Visualizza il corso

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Visualize the distribution of acousticness with a histogram
____
plt.show()
Modifica ed esegui il codice