Porównywanie rankingów
Wiele organizacji tworzy rankingi uczelni wyższych na podstawie takich kryteriów jak badania naukowe, jakość nauczania czy zadowolenie studentów. Trzy przykładowe to: Times Higher Education World (THEW) University Ranking, Academic Ranking (ARW) of World Universities oraz Center for World (CW) University Rankings. Różne organizacje często przyznają tej samej uczelni różne miejsca w rankingu. Jak ilościowo zmierzyć stopień zgodności lub rozbieżności między rankingami? Jednym z podejść jest zastosowanie nieparametrycznego współczynnika korelacji rang, takiego jak tau Kendalla.
Zbiór danych z trzema zestawami rankingów znajduje się w rankings_df. Biblioteki pandas jako pd, NumPy jako np oraz pakiet stats z SciPy zostały już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Podstawy wnioskowania statystycznego w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Compute Kendall's tau between the THEW and ARW rankings
tau_thew_arw, p_value_thew_arw = ____
# Compute Kendall's tau between the THEW and CW rankings
tau_thew_cw, p_value_thew_cw = ____
# Compute Kendall's tau between the ARW and CW rankings
tau_arw_cw, p_value_arw_cw = ____