Normalizacja miar
Wcześniej zaobserwowaliśmy, że nie ma istotnej różnicy między objętościami mózgu u osób starszych z chorobą Alzheimera i bez niej.
Czy jednak skorelowana miara, taka jak „objętość czaszki", może maskować te różnice?
W tym ćwiczeniu oblicz nową statystykę testową do porównania objętości mózgu między grupami, po uwzględnieniu rozmiaru czaszki badanego.
Korzystając z results.statistic i results.pvalue jako wskazówek, odpowiedz na pytanie: Czy istnieją mocne dowody na to, że choroba Alzheimera wiąże się z mniejszą objętością mózgu względem objętości czaszki?
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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 = ____