Kategorik değişkenler için etki büyüklüğü
Austin Şehri çalışan verilerinde, iş unvanlarında cinsiyet dağılımının eşit olmadığını görmüştün. Peki, aynı durum etnik kökenler için de geçerli mi? Ve etnik köken ile seçilen iş unvanı arasındaki ilişki ne düzeyde? Bu egzersizde derine inip bu soruyu yanıtlayacaksın.
İş unvanlarını ve etnik kökenleri karşılaştıran bir DataFrame (employees_df) senin için yüklendi; ayrıca pandas pd olarak, NumPy np olarak ve SciPy'dan stats da yüklü.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Çıkarımın Temelleri
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)