Einen t-Test Durchführen
Ein Unternehmen möchte feststellen, ob es einen signifikanten Unterschied im Produktivitätsniveau von Entwicklern gibt, die im Homeoffice arbeiten, im Vergleich zu denen, die im Büro arbeiten. Gut, dass Sie bereits wissen, dass ein t-Test dabei helfen kann.
Das Unternehmen hat zwei unabhängige Entwicklerteams: Eines arbeitet remote, das andere im Büro. Ihnen wurden zwei Dateien zur Verfügung gestellt, 'work_from_home.csv' und 'work_from_office.csv', die die monatlichen abgeschlossenen Aufgaben jedes Entwicklers enthalten.
Aufgabe ist die Durchführung eines t-Tests. Das Unternehmen möchte wissen, ob Entwickler, die im Büro arbeiten, produktiver sind als diejenigen im Homeoffice. Falls dies zutrifft, wird das zweite Team ebenfalls ins Büro beordert. Sollten die Homeoffice-Mitarbeiter produktiver sein, werden keine Änderungen vorgenommen. Die gewünschte Alternativhypothese lautet daher: "Die durchschnittliche Produktivität der Büroangestellten ist größer als die der Homeoffice-Mitarbeiter."
Überprüfen, ob die Varianzen gleich sind:
1234567import pandas as pd home_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_home.csv').squeeze() office_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_office.csv').squeeze() # Printing sample standard deviations print('Home workers std:', home_workers.std()) print('Office workers std:', office_workers.std())
Die zweite Standardabweichung ist doppelt so groß wie die erste, daher unterscheiden sich die Varianzen.
Erinnerung an die Funktion ttest_ind, um einen t-Test durchzuführen.
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Swipe to start coding
Sie vergleichen die Produktivität von Mitarbeitenden, die im Homeoffice und im Büro arbeiten. Ihr Ziel ist es, mithilfe eines t-Tests für unabhängige Stichproben festzustellen, ob Büroangestellte eine höhere durchschnittliche Produktivität als Homeoffice-Mitarbeitende aufweisen.
- Importieren Sie die Bibliothek
scipy.statsmit dem Aliasst. - Verwenden Sie die Funktion
st.ttest_ind(), um den t-Test mit folgender Konfiguration durchzuführen:
- Stichproben:
office_workers,home_workers. - Alternativhypothese: office > home.
- Varianzen sind nicht gleich (
equal_var=False).
- Speichern Sie die Ergebnisse in den Variablen
tstatundpvalue. - Drucken Sie abhängig vom
pvalueeine der folgenden Nachrichten aus:
"We support the null hypothesis, the mean values are equal", fallspvalue > 0.05."We reject the null hypothesis, the mean values are different"andernfalls.
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Das Unternehmen hat zwei unabhängige Entwicklerteams: Eines arbeitet remote, das andere im Büro. Ihnen wurden zwei Dateien zur Verfügung gestellt, 'work_from_home.csv' und 'work_from_office.csv', die die monatlichen abgeschlossenen Aufgaben jedes Entwicklers enthalten.
Aufgabe ist die Durchführung eines t-Tests. Das Unternehmen möchte wissen, ob Entwickler, die im Büro arbeiten, produktiver sind als diejenigen im Homeoffice. Falls dies zutrifft, wird das zweite Team ebenfalls ins Büro beordert. Sollten die Homeoffice-Mitarbeiter produktiver sein, werden keine Änderungen vorgenommen. Die gewünschte Alternativhypothese lautet daher: "Die durchschnittliche Produktivität der Büroangestellten ist größer als die der Homeoffice-Mitarbeiter."
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1234567import pandas as pd home_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_home.csv').squeeze() office_workers = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/Testing2.0/work_from_office.csv').squeeze() # Printing sample standard deviations print('Home workers std:', home_workers.std()) print('Office workers std:', office_workers.std())
Die zweite Standardabweichung ist doppelt so groß wie die erste, daher unterscheiden sich die Varianzen.
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st.ttest_ind(), um den t-Test mit folgender Konfiguration durchzuführen:
- Stichproben:
office_workers,home_workers. - Alternativhypothese: office > home.
- Varianzen sind nicht gleich (
equal_var=False).
- Speichern Sie die Ergebnisse in den Variablen
tstatundpvalue. - Drucken Sie abhängig vom
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"We support the null hypothesis, the mean values are equal", fallspvalue > 0.05."We reject the null hypothesis, the mean values are different"andernfalls.
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