Размер эффекта для категориальных переменных
Ранее вы убедились, что в данных о сотрудниках города Остина должности неравномерно распределены по признаку пола. Но верно ли то же самое для этнической принадлежности? И в какой мере этническая принадлежность связана с выбором должности? В этом упражнении вы разберётесь в этом вопросе.
Для вас уже загружен DataFrame с сопоставлением должностей и этнической принадлежности (employees_df), а также пакеты pandas как pd, NumPy как np и stats из SciPy.
Это упражнение является частью курса
Основы статистического вывода на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Compute the chi-squared statistic
chi2, p, d, expected = stats.____(____)
# Compute the DOF using the number of rows and columns
dof = min(____.shape[0] - 1, ____.shape[1] - 1)
# Compute the total number of people
n = np.sum(____.values)
# Compute Cramer's V
v = np.____((____ / ____) / ____)
print("Cramer's V:", v, "\nDegrees of freedom:", dof)