ブロック内の生産性をインセンティブ別に可視化する
作業者の生産性の例を続けて、処置がランダムに割り当てられた場合に期待されるように、生産性スコアがデータ全体に分布しているかを確認します。これはあくまで予備的な確認であり、3つの処置の効果に関する本格的な分析や追跡結果の検討はまだ行いません。
seaborn と matplotlib.pyplot はそれぞれ sns と plt として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ実験計画法
演習の手順
'block'をx、'productivity_score'をy、'Treatment'をhueに指定して、処置ごとにブロック内の生産性スコアを 箱ひげ図（boxplot） で可視化します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Make a plot showing how productivity_score varies within blocks
sns.____(x='____',
y='____',
hue='____',
data=prod_df)
plt.show()