分类变量的效应量
在奥斯汀市员工数据中，您已经看到不同职位的性别分布并不均衡。那么，族裔是否也是如此？族裔与所任职位之间的关联有多强？在本练习中，您将深入分析并回答这个问题。
已为您加载了一个用于比较职位与族裔的 DataFrame（employees_df），以及 pandas（别名 pd）、NumPy（别名 np）和 SciPy 中的 stats。
本练习是课程的一部分
Python 推断基础
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)