ANOVA
Agora que você verificou a igualdade de variâncias com o teste de Levene e avaliou visualmente a normalidade aproximada dos salários com log-transformação, é hora de fazer um teste ANOVA! Lembre que o objetivo do teste ANOVA é determinar se empresas de biotech, enterprise software e saúde têm financiamentos médios iguais. Como esses três grupos atendem às condições do ANOVA, você sabe que as conclusões desse teste serão válidas.
Os DataFrames que você criou (biotech_df, enterprise_df e health_df) já foram carregados. Os pacotes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib como plt e o pacote stats do SciPy também já foram carregados. As transformações logarítmicas dos valores de financiamento que você calculou em um exercício anterior foram fornecidas para você.
Este exercicio faz parte do curso
Fundamentos de Inferência em Python
Instruções do exercicio
- Realize um teste ANOVA de um fator usando cada um dos três financiamentos log-transformados na seguinte ordem de argumentos: Biotechnology, Enterprise Software, Health Care.
- Imprima se o valor de p é significativo a 5%.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
biotech_log_funding = np.log(biotech_df['funding_total_usd'])
enterprise_log_funding = np.log(enterprise_df['funding_total_usd'])
health_log_funding = np.log(health_df['funding_total_usd'])
# Conduct a one-way ANOVA test to compare the log-funding
s, p_value = ____
# Print if the p-value is significant at 5%
____