Datenanalyse: Was macht uns glücklich?
Pingouin ist ein tolles Tool für Hypothesentests. So machen Datenanalysten sichtbar, was sonst nur zwischen den Zeilen steht.
Python bietet für die Datenanalyse und -vorhersage viele spezialisierte Bibliotheken, von denen wir einige in dieser Reihe vorstellen. In Teil 3 ist Pingouin dran. Diese Bibliothek eignet sich vor allem für Hypothesentests. Wie in den anderen Teilen ist unsere Datengrundlage der World Happiness Report 2019 (Download als CSV hier(öffnet im neuen Fenster) ).
Testen wollen wir folgende spannende Hypothese: Beeinflusst die Wirtschaftskraft eines Landes die Zufriedenheit der Bevölkerung? Und wenn ja, wie stark? Wir zeigen Schritt für Schritt, wie man Pingouin für t-Tests, Korrelationen und Regressionsanalysen nutzt und die Ergebnisse anschließend visualisiert – mit vielen Codebeispielen zum Ausprobieren.