等變異數
不同產業獲得創投（VC）投資的程度不一樣。不過，若你觀察到一個 VC 投資樣本在各產業間的平均投資額略有差異，是否就能合理認為這個差異在統計上顯著？這正是 ANOVA 能大顯身手的情境。然而，ANOVA 的一個關鍵前提是所有樣本群組之間具有等變異數。在本練習中，你將使用 Levene 等變異數檢定來測試這個條件。
已為你載入一個包含三個產業（Biotechnology、Enterprise Software、Health Care）投資資料的 pandas DataFrame，名稱為 investments_df。此外，套件 pandas（縮寫為 pd）、NumPy（np）、Matplotlib（plt），以及 SciPy 的 stats 套件也都已載入。
本練習屬於課程
Python 推論基礎
練習說明
- 使用給定的欄位名稱，從
investments_df分別選出各個market的投資金額。 - 依下列順序對各產業配對進行 Levene 等變異數檢定：（i）Biotechnology 與 Enterprise Software，（ii）Biotechnology 與 Health Care，（iii）Enterprise Software 與 Health Care，並將其分別對應到
statistic1、statistic2、statistic3。 - 每個檢定都回傳一個布林值，指出是否拒絕「等變異數」的虛無假設。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Select each industry separately
biotech_df = ____
enterprise_df = ____
health_df = ____
# Conduct Levene tests for equal variance between funding_total_usd for all pairs of industries
statistic_1, p_value_1 = ____
statistic_2, p_value_2 = ____
statistic_3, p_value_3 = ____
# Print if the p-value is significant at the 5% level
print(____)
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