Analiza trwałości zabawek
W branży zabawkarskiej kluczowe jest zrozumienie trwałości produktów – szczególnie gdy porównujemy zabawki edukacyjne z rekreacyjnymi. Trwałość może mieć istotny wpływ na satysfakcję klientów i ich lojalność wobec marki. Badacze z firmy produkującej zabawki poprosili cię o przeprowadzenie analizy badania porównującego trwałość zabawek edukacyjnych i rekreacyjnych. DataFrame toy_durability zawiera wyniki tych testów – wyniki trwałości zostały przypisane na podstawie rygorystycznych protokołów testowania.
Dane są dostępne w DataFrame toy_durability. Załadowano już pandas as pd oraz from scipy.stats import ttest_ind.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Oblicz średnią
'Durability_Score'dla zabawek'Educational'i'Recreational'przy użyciu tabeli przestawnej. - Przeprowadź test t dla niezależnych próbek, aby porównać trwałość zabawek
'Educational'i'Recreational'– w tym celu najpierw rozdziel wyniki trwałości według kolumnyToy_Type.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Calculate mean Durability_Score for each Toy_Type
mean_durability = toy_durability.pivot_table(
values='____', index='____', aggfunc="mean")
print(mean_durability)
# Perform t-test
educational_durability = toy_durability[toy_durability['Toy_Type'] == '____']['Durability_Score']
recreational_durability = toy_durability[toy_durability['Toy_Type'] == '____']['Durability_Score']
t_stat, p_val = ttest_ind(____, ____)
print(p_val)