Utföra ett t-test
Ett företag vill avgöra om det finns en signifikant skillnad i produktivitetsnivåerna mellan utvecklare som arbetar hemifrån och de som arbetar på kontoret. Tur att du redan vet att ett t-test kan hjälpa till med detta.
Företaget har två oberoende utvecklarteam: ett arbetar på distans och det andra från kontoret. Du har fått två filer, 'work_from_home.csv' och 'work_from_office.csv', som innehåller månatliga antal slutförda uppgifter för varje utvecklare.
Uppgiften är att genomföra ett t-test. Företaget vill veta om utvecklare som arbetar från kontoret är mer produktiva än de som arbetar hemifrån. Om så är fallet kommer de även att tvinga det andra teamet att arbeta från kontoret. Om hemarbetarna är mer produktiva kommer företaget inte att göra några förändringar. Den önskade alternativa hypotesen är därför: "Den genomsnittliga produktiviteten för kontorsarbetare är högre än för hemarbetare".
Kontrollera om variansen är densamma:
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())
Den andra standardavvikelsen är dubbelt så stor som den första, så varianserna skiljer sig åt.
Kom ihåg funktionen ttest_ind för att utföra ett t-test.
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Swipe to start coding
Du jämför produktiviteten hos anställda som arbetar hemifrån och på kontoret. Målet är att avgöra om kontorsarbetare har en högre genomsnittlig produktivitet än hemarbetare med hjälp av ett t-test för oberoende urval.
- Importera biblioteket
scipy.statsmed aliasetst. - Använd funktionen
st.ttest_ind()för att genomföra t-testet med följande inställningar:
- Urval:
office_workers,home_workers. - Alternativ hypotes: office > home.
- Varianserna är inte lika (
equal_var=False).
- Spara resultaten i variablerna
tstatochpvalue. - Baserat på
pvalue, skriv ut ett av följande meddelanden:
"We support the null hypothesis, the mean values are equal"ompvalue > 0.05."We reject the null hypothesis, the mean values are different"annars.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Can you show me how to perform the t-test with unequal variances?
What should the alternative hypothesis parameter be set to for this scenario?
What does the result of the t-test mean for the company's decision?
Awesome!
Completion rate improved to 2.63Utföra ett t-test
Svep för att visa menyn
Ett företag vill avgöra om det finns en signifikant skillnad i produktivitetsnivåerna mellan utvecklare som arbetar hemifrån och de som arbetar på kontoret. Tur att du redan vet att ett t-test kan hjälpa till med detta.
Företaget har två oberoende utvecklarteam: ett arbetar på distans och det andra från kontoret. Du har fått två filer, 'work_from_home.csv' och 'work_from_office.csv', som innehåller månatliga antal slutförda uppgifter för varje utvecklare.
Uppgiften är att genomföra ett t-test. Företaget vill veta om utvecklare som arbetar från kontoret är mer produktiva än de som arbetar hemifrån. Om så är fallet kommer de även att tvinga det andra teamet att arbeta från kontoret. Om hemarbetarna är mer produktiva kommer företaget inte att göra några förändringar. Den önskade alternativa hypotesen är därför: "Den genomsnittliga produktiviteten för kontorsarbetare är högre än för hemarbetare".
Kontrollera om variansen är densamma:
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())
Den andra standardavvikelsen är dubbelt så stor som den första, så varianserna skiljer sig åt.
Kom ihåg funktionen ttest_ind för att utföra ett t-test.
st.ttest_ind(a, b, equal_var=True, alternative='two-sided')
Swipe to start coding
Du jämför produktiviteten hos anställda som arbetar hemifrån och på kontoret. Målet är att avgöra om kontorsarbetare har en högre genomsnittlig produktivitet än hemarbetare med hjälp av ett t-test för oberoende urval.
- Importera biblioteket
scipy.statsmed aliasetst. - Använd funktionen
st.ttest_ind()för att genomföra t-testet med följande inställningar:
- Urval:
office_workers,home_workers. - Alternativ hypotes: office > home.
- Varianserna är inte lika (
equal_var=False).
- Spara resultaten i variablerna
tstatochpvalue. - Baserat på
pvalue, skriv ut ett av följande meddelanden:
"We support the null hypothesis, the mean values are equal"ompvalue > 0.05."We reject the null hypothesis, the mean values are different"annars.
Lösning
Byt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedanTack för dina kommentarer!
single
