Metrieken normaliseren
We zagen eerder dat er geen significant verschil was tussen de hersenvolumes van oudere personen met en zonder de ziekte van Alzheimer.
Maar zou een gecorreleerde maat, zoals "schedelvolume", de verschillen kunnen maskeren?
Bereken in deze oefening een nieuwe toetsingsgrootheid voor de vergelijking van hersenvolume tussen groepen, nadat je hebt gecorrigeerd voor de schedelgrootte van de proefpersoon.
Gebruik results.statistic en results.pvalue als leidraad en beantwoord de vraag: Is er sterk bewijs dat de ziekte van Alzheimer samengaat met een kleiner hersenvolume, relatief ten opzichte van het schedelvolume?
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Biomedische beeldanalyse met Python
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Import independent two-sample t-test
____
# Divide `df.brain_vol` by `df.skull_vol`
df['adj_brain_vol'] = ____
# Select brain measures by Alzheimers group
brain_alz = df.loc[df.alzheimers == ____, 'adj_brain_vol']
brain_typ = df.loc[____, 'adj_brain_vol']
# Evaluate null hypothesis
results = ____