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Vérifier la significativité statistique

Maintenant que vous avez une compréhension intuitive de la significativité statistique et des p-values, vous allez l’appliquer à vos résultats de test.

Les quatre paramètres nécessaires pour la fonction de p-value sont les deux taux de conversion : cont_conv et test_conv, ainsi que les deux tailles de groupe : cont_size et test_size. Ils sont disponibles dans votre espace de travail ; vous avez donc tout le nécessaire pour vérifier la significativité statistique des résultats de notre expérience.

Cet exercice fait partie du cours

Analytics client et A/B Testing en Python

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Instructions

Calculez la p-value de notre expérience à l’aide des variables chargées cont_conv, test_conv, cont_size, test_size obtenues à partir de nos données. Déterminez ensuite si notre résultat est statistiquement significatif en exécutant la deuxième section de code.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Compute the p-value
p_value = get_pvalue(con_conv=____, test_conv=____, con_size=____, test_size=____)
print(p_value)

# Check for statistical significance
if p_value >= 0.05:
    print("Not Significant")
else:
    print("Significant Result")
Modifier et exécuter le code