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실험 층화하기

여러 지역에서 특정 정부 정책이 개인의 순자산(net wealth)에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 진행하려는 정부 기관과 함께 일하고 있어요.

이 기관은 실험 설계를 도와 달라고 요청했으며, 이미 순자산이 매우 높은 소수의 집단이 있을 가능성을 경고했어요. 이 집단이 실험 결과를 가리는(왜곡하는) 일이 생길까 걱정하고 있네요. 무엇을 해야 할지 잘 알고 계시죠!

실험 설계 지식을 활용해 제공된 wealth_data DataFrame에서 high_wealth 열을 기준으로 층화(block) 무작위 배정을 수행하세요. 이 DataFrame에는 총 2000개의 행이 있고, 이 중 200명은 순자산이 높은 대상자들입니다(high_wealth가 1).

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 실험 설계

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create the first block
strata_1 = wealth_data[wealth_data[____] == ____]
strata_1['Block'] = ____

# Create two groups assigning to Treatment or Control
strata_1_g1 = strata_1.____(____, replace=False)
strata_1_g1['T_C'] = ____
strata_1_g2 = strata_1.drop(strata_1_g1.index)
strata_1_g2[____] = 'C'
코드 편집 및 실행