Identyfikowanie potencjalnych czynników zakłócających

Po wyodrębnieniu miar warto sprawdzić zależności w danych. Jest to szczególnie istotne, gdy parametry obrazowania (częstotliwość próbkowania, pole widzenia) mogą różnić się między osobami badanymi albo gdy z jednego obrazu pobierasz kilka różnych miar.

W ostatnich ćwiczeniach połączyliśmy dane demograficzne oraz miary objętości mózgu w ramce danych pandas (df).

Najpierw przejrzysz tabelę i dostępne zmienne, a następnie sprawdzisz korelacje między danymi.