Deneyleri kurma

Python ile Deney Tasarımı

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Deney Tasarımı tanımı

Bir süreç
Nesnel ve kontrollü bir yol
Özgül sonuçlar çıkarır
- Bir hipoteze göre

¹ https://www.sciencedirect.com/topics/earth-and-planetary-sciences/experimental-design

Sağlam ifadeler oluşturma

X'in Y üzerinde muhtemelen etkisi oldu. Büyük olasılıkla küçük bir hata riski var

Kesin ve nicel dil

P-değeri analizi, X'in Y üzerinde etkisi olduğunu ve %10 Tip I hata riski bulunduğunu gösterir

Tip I hata: sıfır hipotezini yanlış reddetmek

Amaç: Deney tasarımı ve istatistiksel analiz

Neden deney tasarımı?

Birçok alanda yararlıdır:

Tıbbi araştırma
Pazarlama
Ürün analitiği
Tarım
Kamu politikası

Bazı terimler...

Denekler = neyin üzerinde deney yapıyoruz (insanlar, çalışanlar, kullanıcılar vb.)

Bir denek: burada bir kişi.

Bazı terimler...

Denekler = neyin üzerinde deney yapıyoruz (insanlar, çalışanlar, kullanıcılar vb.)
Tedavi (treatment) = bir gruba verilen değişiklik

Bir denek grubuna tedavi uygulanması.

Bazı terimler...

Denekler = neyin üzerinde deney yapıyoruz (insanlar, çalışanlar, kullanıcılar vb.)
Tedavi (treatment) = bir gruba verilen değişiklik

Tedavi grubuna tedavi uygulanması.

Bazı terimler...

Denekler = neyin üzerinde deney yapıyoruz (insanlar, çalışanlar, kullanıcılar vb.)
Tedavi (treatment) = bir gruba verilen değişiklik
Kontrol = hiçbir değişiklik verilmeyen grup

Denekler tedavi ve kontrol gruplarına ayrılmış.

Denekleri gruplara atama

Denekler gruplara nasıl atanır?
- Seçenek 1 - rastgele olmayan (DataFrame'i 'böl')
- Seçenek 2 - rastgele atama

Örnek: heights DataFrame'inde 200 deneğin boyu

    id  height
0    0  177.98
1    1  174.17
2    2  178.89

Rastgele olmayan atama

DataFrame'i dilimleyerek atama

group1_nonrandom = heights.iloc[0:100,:]
group2_nonrandom = heights.iloc[100:,:]

compare_df = pd.concat(
    [group1_nonrandom['height'].describe(), 
     group2_nonrandom['height'].describe()],
    axis=1)
compare_df.columns = ['group1', 'group2']
print(compare_df)

Çok farklı! (Ortalama 9 cm fark)

       group1  group2
count  100.00  100.00
mean   170.32  179.19 <--
std      3.28    3.50
min    159.28  175.03
25%    168.06  176.57
50%    170.75  178.03
75%    173.09  180.79
max    174.92  191.32

Rastgele atama

.sample() kullanın
- n veya frac (oran 0-1)

group1 = heights.sample(frac=0.5,
                        replace=False,
                        random_state=42)

group2 = heights.drop(group1.index)

print(compare_df)

Çok daha yakın! (<1 cm)

       group1  group2
count  100.00  100.00
mean   175.10  174.41 <--
std      5.39    5.78
min    163.07  159.28
25%    171.32  170.17
50%    175.22  174.86
75%    178.32  177.85
max    189.78  191.32

Atama özeti

Denekler gruplara rastgele atanmalıdır
- Gözlenen değişiklikler doğru biçimde atfedilir

Rastgele denek atama: .sample()
Farkları doğrula: .describe()

Denekler rastgele olarak tedavi ve kontrol gruplarına atanmış.

Hadi pratik yapalım!

Python ile Deney Tasarımı