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ANOVA dentro de quarteirões de funcionários

Com base em suas análises anteriores com a empresa de manufatura, em que a produtividade dos funcionários foi examinada em diferentes blocos e um programa de incentivo foi introduzido, agora você está se aprofundando nos dados. A empresa, equipada com um conjunto de dados mais abrangente no DataFrame de produtividade, incluindo 1.200 funcionários adicionais e seus productivity_score, estruturou a força de trabalho em três blocos com base nos níveis de produtividade. Cada funcionário recebeu aleatoriamente uma das três opções de incentivo: 'Bonus', 'Profit Sharing', ou 'Work from Home'.

Antes de avaliar o impacto total desses tratamentos de incentivo sobre a produtividade, é fundamental verificar se a atribuição do tratamento inicial foi de fato aleatória e equitativa entre os diferentes blocos de produtividade. Essa etapa garante que quaisquer diferenças observadas na produtividade após o tratamento possam ser atribuídas com segurança aos próprios programas de incentivo, em vez de disparidades pré-existentes nos blocos.

A função f_oneway() de scipy.stats foi carregada para você.

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Projeto experimental em Python

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Instruções do exercício

  • Agrupe prod_df pela coluna apropriada que representa diferentes blocos em seus dados.
  • Use uma função lambda para aplicar o teste ANOVA em cada bloco, especificando o argumento da função lambda.
  • Para cada grupo de tratamento dentro dos blocos, filtre prod_df com base nos valores da coluna 'Treatment' e selecione a coluna 'productivity_score'.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Perform the within blocks ANOVA, first grouping by block
within_block_anova = prod_df.groupby('____').apply(
  # Set function
  lambda x: ____(
    # Filter Treatment values based on outcome
    x[x['____'] == '____']['____'], 
    x[x['____'] == '____']['____'],
    x[x['____'] == '____']['____'])
)
print(within_block_anova)
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