เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การจัดกลุ่มตัวอย่างแบบไม่สุ่ม

บริษัทเกษตรแห่งหนึ่งกำลังทำการทดลองเพื่อวัดว่าการให้แกะกินหญ้าประเภทต่าง ๆ ส่งผลต่อน้ำหนักอย่างไร โดยขอให้คุณช่วยออกแบบการทดลองให้ถูกต้อง ผู้จัดการคนหนึ่งแนะนำว่าสามารถจัดกลุ่มตัวอย่างได้โดยเลือก 250 แถวแรกจาก DataFrame ก็เพียงพอแล้ว

หน้าที่ของคุณคือใช้ทักษะการวิเคราะห์เพื่อแสดงให้เห็นว่าวิธีนี้อาจไม่เหมาะสม โดยจัดกลุ่มตัวอย่างด้วยการกำหนดแบบไม่สุ่ม (250 แถวแรก) แล้วสังเกตความแตกต่างในสถิติเชิงพรรณนา

คุณได้รับ DataFrame ชื่อ weights ซึ่งมีคอลัมน์ weight บันทึกน้ำหนักของแกะ และคอลัมน์ id ที่ไม่ซ้ำกัน

ได้นำเข้า numpy และ pandas ในชื่อ np และ pd ตามลำดับ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การออกแบบการทดลองด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้การแบ่ง DataFrame เพื่อเก็บ 250 แถวแรกของ weights ไว้ใน group1_non_rand และเก็บแถวที่เหลือไว้ใน group2_non_rand
  • สร้างสถิติเชิงพรรณนาของทั้งสองกลุ่ม แล้วเชื่อมเข้าด้วยกันเป็น DataFrame เดียว
  • แสดงผลลัพธ์เพื่อสังเกตความแตกต่าง

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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(____)
แก้ไขและรันโค้ด