Pairwise t-tests
जब समूहों की संख्या बढ़ती है, तो अलग-अलग t-tests के जरिए मैन्युअली तुलना चलाना परेशानी भरा हो सकता है। सौभाग्य से, pingouin पैकेज का .pairwise_tests() मेथड यह काम आसान बना देता है.
आप homepage DataFrame में लोड किए गए चार अलग-अलग लैंडिंग पेज वेरिएंट्स के बीच औसत time-on-page मेट्रिक के फर्क को एक्सप्लोर करेंगे.
homepage डेटासेट उपलब्ध है और इसमें signup और time_on_page कॉलम हैं। DataFrame की हर पंक्ति संबंधित landing_page पर आने वाले एक यूनिक यूज़र को दर्शाती है। signup कॉलम द्विआधारी डेटा है: '1' का मतलब यूज़र ने साइन अप किया और '0' का मतलब उसने पेज छोड़ दिया। time_on_page कॉलम यह दर्शाता है कि साइन अप करने या छोड़ने से पहले हर यूज़र ने लैंडिंग पेज पर (सेकंड में) कितना समय बिताया। pingouin के साथ pandas और numpy लोड किए जा चुके हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में A/B Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Perform a pairwise t-test on signup, grouped by landing-page
pairwise = pingouin.pairwise_tests(data=homepage,
dv="____",
between="____",
padjust="____")
print(pairwise)