समूहों के भीतर Pearson
A/B डिज़ाइन का लाभ यह है कि आप संभावित प्रभाव — यानी ग्रुपिंग — के आधार पर संबंध को और बेहतर परखने के लिए प्रत्येक समूह के भीतर Pearson correlation चला सकते हैं।
एक कंपनी यह जाँचना चाहती है कि वेबसाइट पर सर्च करने में लगाए गए समय और प्रत्येक विज्ञापन के लिए आइटम पर खर्च की गई रकम के बीच क्या संबंध है। आपने रैखिकता और नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन देखते हुए तय किया कि Pearson correlation उपयुक्त है, और समूहों को नज़रअंदाज़ करके संबंध का आकलन कर लिया है। अब Ad वैरिएबल के अंतर्गत संग्रहीत New और Old प्रत्येक समूह के भीतर Pearson correlation टेस्ट चलाएँ।
SiteSales डेटासेट आपके लिए लोड कर दिया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में A/B Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Run the Pearson correlation on the New ad
cor.test(___,
data = ___,
subset = ___,
method = ___)