Ejecutar comparaciones por separado con t-tests individuales puede ser un engorro a medida que aumenta el número de grupos. Por suerte, el método .pairwise_tests() del paquete pingouin lo simplifica.

Vas a explorar las diferencias en la media del tiempo en página entre cuatro variantes de landing page, cargadas en el DataFrame homepage.

El conjunto de datos homepage está disponible y contiene las columnas signup y time_on_page. Cada fila del DataFrame corresponde a un usuario único que visitó la landing_page correspondiente. La columna signup es binaria: '1' significa que el usuario se registró y '0' que abandonó la página. La columna time_on_page representa el tiempo (en segundos) que cada usuario pasó en la landing page antes de abandonar o registrarse. pingouin se ha cargado junto con pandas y numpy.

Introducción a las buenas prácticas y temas avanzados de A/B Testing

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