T-test pro rozdíl průměrů
Pracuješ jako datový analytik v e-commerce společnosti a pomáháš platebnímu týmu vybrat design stránky pokladny, který povede k vyšší hodnotě objednávky a rychlejšímu rozhodnutí o nákupu.
Po odhadnutí potřebné velikosti vzorku a úspěšném absolvování všech kontrol správnosti budeš analyzovat rozdíly v průměrné hodnotě order_value a time_on_page mezi variantami checkout_page, abys zjistil/a, který design funguje nejlépe.
DataFrame checkout je k dispozici a knihovny pingouin, pandas a numpy jsou již načteny.
Hodnoty NaN ve sloupci order_value mohou označovat uživatele, kteří nákup nedokončili. Průměrnou hodnotu objednávky budeš analyzovat pouze u dokončených nákupů (kompletní data).
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 the mean order values and run a t-test between variants A and B
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____())
ttest = ____.____(x=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'],
y=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'],
paired=____,
alternative="____")
print(ttest)