Comparando medianas
Testes paramétricos costumam comparar médias, enquanto testes não paramétricos costumam comparar medianas. Isso acontece porque, se seus dados forem assimétricos, a média pode não ser uma boa medida de tendência central, e você deve trabalhar com a mediana.
Cada uma das organizações de ranking universitário que você acabou de ver também incluiu uma "pontuação total" para cada universidade. Você vai começar verificando se as pontuações são aproximadamente normais usando um histograma. Se não forem, você fará o teste da mediana de Mood para comparar as medianas. Neste exercício, você vai trabalhar com os rankings universitários CW e ARW.
Novamente, embora existam várias formas de criar histogramas, você vai praticar usando o método .hist() como antes.
Um DataFrame com esses três conjuntos de rankings está em rankings_df. Os pacotes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib.pyplot como plt e o pacote stats do SciPy já foram carregados para você.
Este exercicio faz parte do curso
Fundamentos de Inferência em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Plot a histogram of the CW total score
rankings_df['cw_score'].____
plt.show()