無作為化ブロック計画の実装

以前に一緒に作業した製造会社は、引き続き作業者の生産性に関する実験に関心があります。前回は、2つのブロックをランダムに設定しました。これでも機能しますが、被験者を類似した特性に基づいてグループ化したほうが良い場合があります。

同じ従業員データを、今回は 1,200 人の同僚を含む productivity という DataFrame に読み込みました。1時間あたりの生産数に基づく作業者の 'productivity_score' 列も含まれています。この列は、類似した生産性に基づいてブロックを作るために3つのグループにビン分割されています。会社は、新しいインセンティブ制度（'Bonus'、'Profit Sharing'、'Work from Home' の3種類）を全社で、処置はランダムに適用したいと考えています。

numpy と pandas はそれぞれ np と pd として読み込まれています。