Vykreslování křivek výkonu
Provedení analýzy výkonu před spuštěním A/B testu patří k nejdůležitějším krokům celého procesu. Pomáhá zvýšit šanci na dosažení průkazných výsledků a lépe naplánovat zdroje i čas věnovaný každému testu. Vykreslování křivek výkonu navíc usnadňuje vizualizaci toho, jak změna různých parametrů ovlivňuje potřebnou velikost vzorku pro dosažení požadované úrovně spolehlivosti. Větší vzorek sice zvyšuje šanci na průkazný výsledek, ale jakmile se křivky výkonu saturují, sbírání dalších jednotek nebo prodlužování doby testu je zbytečné plýtvání zdroji.
Podívejme se, jak to funguje v praxi.
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.
from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
# Specify parameters for power analysis
sample_sizes = ____(range(____))
effect_sizes = ____([____])