ANOVA
Acum că ai stabilit egalitatea varianțelor folosind un test Levene și ai evaluat vizual normalitatea aproximativă a salariilor transformate logaritmic, este momentul să efectuezi un test ANOVA! Reamintește-ți că scopul testului ANOVA este de a determina dacă companiile din biotehnologie, software enterprise și sănătate au avut finanțări medii egale. Deoarece aceste trei grupuri îndeplinesc condițiile testului ANOVA, știi că rezultatele vor fi valide.
DataFrame-urile pe care le-ai creat (biotech_df, enterprise_df și health_df) au fost încărcate pentru tine. Pachetele pandas ca pd, NumPy ca np, Matplotlib ca plt și pachetul stats din SciPy au fost de asemenea încărcate. Transformările logaritmice ale valorilor de finanțare, pe care le-ai calculat într-un exercițiu anterior, sunt furnizate.
Acest exercițiu face parte din cursul
Bazele inferenței în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Efectuează un test ANOVA cu o singură cale folosind fiecare dintre cele trei finanțări transformate logaritmic, în următoarea ordine a argumentelor: Biotehnologie, Software Enterprise, Sănătate.
- Afișează dacă p-value-ul este semnificativ la 5%.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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%
____