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Apprendre Réaliser un Test T | Tests Statistiques
Apprendre les Statistiques avec Python

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Réaliser un Test T

Une entreprise souhaite déterminer s'il existe une différence significative dans les niveaux de productivité des développeurs travaillant à domicile par rapport à ceux travaillant au bureau. Heureusement, vous savez déjà qu'un test t peut aider à répondre à cette question.

L'entreprise dispose de deux équipes de développeurs indépendantes : l'une travaille à distance et l'autre au bureau. Deux fichiers vous ont été fournis, 'work_from_home.csv' et 'work_from_office.csv', contenant le nombre mensuel de tâches accomplies par chaque développeur.

La tâche consiste à réaliser un test t. L'entreprise souhaite savoir si les développeurs travaillant au bureau sont plus productifs que ceux travaillant à domicile. Si c'est le cas, elle obligera également la seconde équipe à travailler au bureau. Si les travailleurs à domicile sont plus productifs, l'entreprise ne procédera à aucun changement. L'hypothèse alternative souhaitée est donc : « La productivité moyenne des travailleurs au bureau est supérieure à celle des travailleurs à domicile ».

Vérifions si les variances sont identiques :

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import 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())
copy

L'écart type du second groupe est deux fois supérieur à celui du premier, donc les variances diffèrent. Rappel de la fonction ttest_ind pour effectuer un test t.

python
Tâche

Swipe to start coding

  1. Importer scipy.stats avec l'alias st.
  2. Effectuer un test t avec la configuration suivante :
    • Échantillons : home_workers, office_workers ;
    • Hypothèse alternative : office > home ;
    • Pas d'homogénéité des variances.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 6. Chapitre 7
Nous sommes désolés de vous informer que quelque chose s'est mal passé. Qu'est-il arrivé ?

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La tâche consiste à réaliser un test t. L'entreprise souhaite savoir si les développeurs travaillant au bureau sont plus productifs que ceux travaillant à domicile. Si c'est le cas, elle obligera également la seconde équipe à travailler au bureau. Si les travailleurs à domicile sont plus productifs, l'entreprise ne procédera à aucun changement. L'hypothèse alternative souhaitée est donc : « La productivité moyenne des travailleurs au bureau est supérieure à celle des travailleurs à domicile ».

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import 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())
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L'écart type du second groupe est deux fois supérieur à celui du premier, donc les variances diffèrent. Rappel de la fonction ttest_ind pour effectuer un test t.

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  2. Effectuer un test t avec la configuration suivante :
    • Échantillons : home_workers, office_workers ;
    • Hypothèse alternative : office > home ;
    • Pas d'homogénéité des variances.

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