Velikost vzorku pro průměry
Při navrhování A/B testu je tvou zodpovědností jako datového analytika/analytičky ověřit, jestli je test vůbec proveditelný. To zahrnuje odpovědi na řadu otázek: máme dostatek návštěvnosti? Jak „dostatek" kvantifikovat? Jaký je nejmenší rozdíl, který jsme schopni při dané velikosti vzorku zachytit? Jak dlouho musí experiment běžet? A další.
V tomto cvičení vypočítáš minimální velikost vzorku potřebnou k zachycení statisticky významného rozdílu určité hodnoty mezi průměrnou hodnotou order_value pro kontrolní skupinu a novým designem, který chceme otestovat. Knihovny pandas, numpy, matplotlib, seaborn a DataFrame checkout jsou již naimportovány a načteny, stejně jako power z statsmodels.stats.
Toto cvičení je součástí kurzu
A/B testování v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Calculate and print the baseline mean and standard deviation
mean_B = ____
print(mean_B)
std_B = ____
print(std_B)