फैक्टोरियल डिज़ाइन्स: सिद्धांत और उपयोग

Python में Experimental Design

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

फैक्टोरियल डिज़ाइन समझना

 

  • एक ही प्रयोग में कई स्वतंत्र वैरिएबल्स/फैक्टर्स का अध्ययन करें
  • फैक्टर लेवल्स के हर संयोजन का परीक्षण करें
  • सीधे प्रभाव और फैक्टर्स के बीच की इंटरैक्शन्स खोजें

एक प्रयोग जो दिखाता है कि रोशनी की स्थितियाँ और खाद का प्रकार पौधों की वृद्धि को कैसे प्रभावित करते हैं.

1 Image Generated with DALL·E 3
Python में Experimental Design

फैक्टोरियल डिज़ाइन डेटा उदाहरण

  • फैक्टर 1 (Light_Condition) - दो लेवल: Full Sunlight और Partial Shade
  • फैक्टर 2 (Fertilizer_Type) - दो लेवल: Synthetic और Organic
  • संख्यात्मक response/dependent/outcome वैरिएबल: Growth_cm
plant_growth_data.head()

   Plant_ID  Light_Condition  Fertilizer_Type  Growth_cm
0         1    Full Sunlight        Synthetic  16.489735
1         2    Partial Shade          Organic  18.361689
2         3    Full Sunlight        Synthetic  18.039459
3         4    Full Sunlight          Organic  12.682425
4         5    Full Sunlight          Organic  21.480601
Python में Experimental Design

इंटरैक्शन दिखाने के लिए डेटा व्यवस्थित करें

plant_growth = pd.pivot_table(plant_growth_data, 
                              values='Growth_cm',
                              index='Light_Condition',
                              columns='Fertilizer_Type', 
                              aggfunc='mean')


plant_growth

Light_Condition     Organic   Synthetic
Full Sunlight       20.602       19.869
Partial Shade       20.246       20.326
Python में Experimental Design

हीटमैप से इंटरैक्शन्स विज़ुअलाइज़ करें

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.heatmap(plant_growth, 
            annot=True, 
            cmap='coolwarm',
            fmt='g')
plt.show()

पौधों की वृद्धि हीटमैप

Python में Experimental Design

इंटरैक्शन्स की व्याख्या

Light_Condition     Organic   Synthetic
Full Sunlight       20.602       19.869
Partial Shade       20.246       20.326
  • इंटरैक्शन्स: एक फैक्टर का प्रभाव दूसरे फैक्टर के लेवल के साथ कैसे बदलता है
  • महत्वपूर्ण इंटरैक्शन → फैक्टर्स स्वतंत्र रूप से काम नहीं करते
Python में Experimental Design

फैक्टोरियल डिज़ाइन्स बनाम randomized ब्लॉक डिज़ाइन्स

  • कई ट्रीटमेंट्स और इंटरैक्शन्स
  • जटिल मल्टी-वैरिएबल प्रभाव और इंटरैक्शन्स को अलग करें
  • ज़्यादा सब्जेक्ट्स की आवश्यकता हो सकती है

एक प्रयोग जो दिखाता है कि रोशनी की स्थितियाँ और खाद का प्रकार पौधों की वृद्धि को कैसे प्रभावित करते हैं.

  • randomized डिज़ाइन्स में समान सब्जेक्ट्स को समूहबद्ध करें
  • within-block variance को नियंत्रित करें
  • हर ट्रीटमेंट हर ब्लॉक में टेस्ट होता है

दो ब्लॉक्स जिनमें यादृच्छिक रंगों वाले क्यूब हैं.

1 Images Generated with DALL·E 3
Python में Experimental Design

अभ्यास करते हैं!

Python में Experimental Design

Preparing Video For Download...