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Calcul du taille d’échantillon

Vous allez maintenant utiliser la fonction de calcul de la taille d’échantillon pour déterminer combien d’utilisateurs sont nécessaires dans les groupes test et contrôle selon différents scénarios.

La fonction get_sample_size() que vous avez vue précédemment est incluse. Elle prend quatre arguments principaux, power, p1, p2 et cl, comme décrit plus haut :

def get_sample_size(power, p1, p2, cl, max_n=1000000):
    n = 1 
    while n <= max_n:
        tmp_power = get_power(n, p1, p2, cl)

        if tmp_power >= power: 
            return n 
        else: 
            n = n + 100

    return "Increase Max N Value"

Vous continuerez à travailler avec les données de taux de conversion du paywall pour cet exercice, préchargées sous le nom purchase_data.

Cet exercice fait partie du cours

Analytics client et A/B Testing en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Merge the demographics and purchase data to only include paywall views
purchase_data = demographics_data.merge(paywall_views, how='inner', on=['uid'])
                            
# Find the conversion rate
conversion_rate = (sum(purchase_data.____) / purchase_data.____.count())
            
print(conversion_rate)
Modifier et exécuter le code