Trazar curvas de potencia
Realizar un análisis de potencia antes de ejecutar un test A/B es uno de los pasos más importantes. Nos permite aumentar las probabilidades de obtener resultados concluyentes y planificar mejor los recursos y el tiempo asignados a cada test. Además, trazar curvas de potencia facilita visualizar el impacto de variar ciertos parámetros en el tamaño de muestra necesario para alcanzar los niveles de confianza deseados. Aunque un tamaño de muestra mayor mejora nuestras opciones de llegar a un resultado concluyente, recopilar unidades adicionales o dedicar más tiempo supone un desperdicio de recursos a medida que las curvas de potencia se saturan.
Veamos cómo funciona en la práctica.
Este ejercicio forma parte del curso
A/B Testing en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
# Specify parameters for power analysis
sample_sizes = ____(range(____))
effect_sizes = ____([____])