识别潜在混杂因素
一旦提取出测量值,请再次检查数据中的依赖关系。若不同受试者的图像参数(采样率、视野范围)可能不同,或您从同一幅图像提取了多个测量值,这一点尤为重要。
在最后的练习中,我们已将人口学信息与脑体积测量合并为一个 pandas DataFrame(df)。
首先,您将浏览该表和可用变量。然后,您将检查各变量之间的相关性。
本练习是课程的一部分
一旦提取出测量值,请再次检查数据中的依赖关系。若不同受试者的图像参数(采样率、视野范围)可能不同,或您从同一幅图像提取了多个测量值,这一点尤为重要。
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首先,您将浏览该表和可用变量。然后,您将检查各变量之间的相关性。
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