Histogramas e Gráficos de Caixa

Sobre Histograms

Para avaliar visualmente a distribuição, é necessário construir histogramas. Se as distribuições estiverem distantes do normal, deveremos notá-lo imediatamente.

Hora da imagem! Vamos construir distribuições para dois grupos em um único gráfico.

Neste código, utilizamos a função sns.histplot da biblioteca seaborn. Passamos a ela a coluna desejada df_control['Impression'] para comparar com df_test['Impression'].

Essas distribuições são normais? Difícil dizer...

Vamos olhar para box plots:

Sobre Boxplots

Mesmo após boxplots, não está claro se as distribuições são normais.

Para exibir dois boxplots no mesmo gráfico, combinamos os data frames usando a função pd.concat.

Em seguida, utilizamos a função sns.boxplot, passando o data frame combinado df_combined para ela. No eixo x estão os valores da coluna 'Impression' e, no eixo y, estão os Grupo de Controle e Grupo de Teste. Com a ajuda da biblioteca matplotlib, assinamos o gráfico e os eixos.

Mesmo após boxplots, não está claro se as distribuições são normais. Mas em normalidade, precisamos ter certeza.

Como fazer isso? Testes estatísticos vêm em nosso auxílio, os quais discutiremos no próximo capítulo.