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Évaluer la signification statistique

Maintenant que vous savez que la variante de personnalisation a surpassé le témoin, il est temps de déterminer si le résultat est statistiquement significatif. Rappelez-vous que la signification statistique est essentielle pour comprendre si un test a donné un résultat positif par hasard ou s'il reflète une véritable différence entre les variantes. Cela permettra à votre équipe marketing de décider en connaissance de cause s'il faut déployer la fonctionnalité ou non.

Essayez stats.ttest_ind() en utilisant control et personalization comme paramètres d'entrée.

La différence entre le témoin et la personnalisation est-elle statistiquement significative?

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Analyser des campagnes marketing avec pandas

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