ПочатиПочніть безкоштовно

Реалізація рандомізованого блочного дизайну

Виробнича компанія, з якою ви працювали раніше, і далі зацікавлена в експериментах щодо продуктивності праці. Раніше два блоки задавалися випадковим чином. Хоч це і може працювати, краще групувати учасників за подібними характеристиками.

Ті самі співробітники знову завантажені, але цього разу в датафрейм productivity разом із 1200 іншими колегами. Він також містить стовпець 'productivity_score' працівника на основі кількості вироблених одиниць за годину. Цей стовпець було розбито на три групи, щоб сформувати блоки з подібними значеннями продуктивності. Компанія хоче застосувати нову програму заохочень із трьома варіантами ('Bonus', 'Profit Sharing' і 'Work from Home') по всій компанії з випадковим призначенням лікування.

numpy і pandas імпортовано як np та pd відповідно.

Ця вправа є частиною курсу

Експериментальний дизайн у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Перемішайте block, щоб створити новий датафрейм prod_df.
  • Скиньте індекс так, щоб block не був одночасно індексом і стовпцем.
  • Випадково призначте три значення втручань у стовпці 'Treatment'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Randomly assign workers to blocks
prod_df = productivity.____('____').apply(
  lambda x: x.____(____)
)

# Reset the index
prod_df = prod_df.____(____)

# Assign treatment randomly
prod_df['Treatment'] = np.random.choice(
  ['____', '____', '____'],
  size=len(____)
)
Редагувати та запускати код