Zacznij terazZacznij za darmo

Nielosowy przydział obiektów badanych

Firma rolnicza przeprowadza eksperyment mający na celu zbadanie, jak karmienie owiec różnymi rodzajami trawy wpływa na ich masę ciała. Zwróciła się do ciebie z prośbą o pomoc w prawidłowym skonfigurowaniu eksperymentu. Jeden z menedżerów zasugerował, że do przydziału obiektów badanych wystarczy wziąć 250 pierwszych wierszy z obiektu DataFrame.

Twoim zadaniem jest wykazać za pomocą analizy danych, dlaczego takie podejście może być błędne. Przydziel obiekty badane do dwóch grup metodą nielosową (pierwsze 250 wierszy) i porównaj otrzymane statystyki opisowe.

Dysponujesz obiektem DataFrame weights, który zawiera kolumnę weight z masą ciała owiec oraz unikalną kolumnę identyfikatora id.

numpy i pandas zostały zaimportowane odpowiednio jako np i pd.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Projektowanie eksperymentów w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Użyj wycinania obiektów DataFrame, aby umieścić pierwsze 250 wierszy z weights w zmiennej group1_non_rand, a pozostałe – w zmiennej group2_non_rand.
  • Wygeneruj statystyki opisowe dla obu grup i połącz je w jeden obiekt DataFrame.
  • Wyświetl wynik, aby zaobserwować różnice między grupami.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Non-random assignment
group1_non_rand = ____
group2_non_rand = ____

# Compare descriptive statistics of groups
compare_df_non_rand = ____([group1_non_rand['weight'].____, group2_non_rand['weight'].____], axis=1)
compare_df_non_rand.columns = ['group1', 'group2']

# Print to assess
print(____)
Edytuj i uruchom kod