Dimensione del campione per le medie

Quando progetti un A/B test, come Data Scientist sei responsabile di verificare innanzitutto se il test è fattibile. Questo significa rispondere a diverse domande, ad esempio: abbiamo traffico sufficiente? Come definiamo “sufficiente”? Qual è la differenza minima che possiamo rilevare data la dimensione campionaria a disposizione? Quanto deve durare l’esperimento? E altro ancora.

In questo esercizio calcolerai la dimensione minima del campione necessaria per catturare una differenza statisticamente significativa di un certo valore tra la media di base order_value per il gruppo di controllo e un nuovo design da testare. Le librerie pandas, numpy, matplotlib, seaborn e il DataFrame checkout sono già importati e caricati per te, così come power da statsmodels.stats.