Icke-slumpmässig tilldelning av försökssubjekt
Ett jordbruksföretag genomför ett experiment för att mäta hur olika grässorter påverkar fårens vikt. De har bett om din hjälp att sätta upp experimentet på rätt sätt. En av deras chefer har föreslagit att du kan utföra subjektstilldelningen genom att ta de 250 översta raderna från DataFrame:n – det borde räcka.
Din uppgift är att använda dina analytiska färdigheter för att visa varför detta kanske inte är en bra idé. Tilldela försökssubjekten till två grupper med hjälp av icke-slumpmässig tilldelning (de första 250 raderna) och observera skillnaderna i beskrivande statistik.
Du har fått tillgång till DataFrame:n weights, som innehåller en kolumn med fårens weight och en unik id-kolumn.
numpy och pandas har importerats som np respektive pd.
Den här övningen är en del av kursen
Experimentell design i Python
Övningsinstruktioner
- Använd DataFrame-skivning för att lägga de första 250 raderna av
weightsigroup1_non_randoch de återstående igroup2_non_rand. - Generera beskrivande statistik för de två grupperna och konkatenera dem till en enda DataFrame.
- Skriv ut resultatet för att observera skillnaderna.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Non-random assignment
group1_non_rand = ____
group2_non_rand = ____
# Compare descriptive statistics of groups
compare_df_non_rand = ____([group1_non_rand['weight'].____, group2_non_rand['weight'].____], axis=1)
compare_df_non_rand.columns = ['group1', 'group2']
# Print to assess
print(____)