Základní A/B test

Teď, když známe potřebnou velikost vzorku a experiment běžel dostatečně dlouho na to, aby se v každé skupině nashromáždilo alespoň 400 lidí, můžeme náš A/B test analyzovat.

Připomeň si, že žadatelé na webu Lending Club byli náhodně rozděleni do dvou skupin, A nebo B. Skupině A se zobrazila hlavička webu v mentolové barvě, skupině B ve světle modré. Lending Club chtěl zjistit, zda barva hlavičky webu ovlivňuje proměnnou loan_amnt – tedy výši částky, kterou žadatel požádal o půjčku.

V tvém pracovním prostředí je k dispozici nová datová sada lendingclub_ab. A/B test probíhal, dokud nebylo v každé skupině 500 žadatelů. Každý žadatel je označen jako skupina A nebo B. Proveď odpovídající test a zjisti, zda se průměrná hodnota loan_amnt mezi oběma skupinami liší.

Toto cvičení je součástí kurzu

Experimental Design in R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí ggplot2 vytvoř krabicový graf (boxplot) proměnné loan_amnt podle skupiny Group.
Proveď oboustranný t-test k vyhodnocení výsledků A/B testu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Plot the A/B test results
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
	geom_boxplot()

# Conduct a two-sided t-test
t.test(___ ~ ___, data = ___)

Upravit a spustit kód