Tracciare le curve di potenza
Eseguire un'analisi della potenza prima di avviare un test A/B è uno dei passaggi più importanti. Ti permette di aumentare le probabilità di ottenere risultati conclusivi e di pianificare meglio le risorse e il tempo da dedicare a ciascun test. Inoltre, tracciare le curve di potenza rende più semplice visualizzare l’impatto della variazione di alcuni parametri sulla dimensione campionaria necessaria per raggiungere i livelli di confidenza desiderati. Anche se aumentare la dimensione del campione migliora le probabilità di arrivare a un risultato conclusivo, raccogliere ulteriori unità o prolungare il test diventa uno spreco di risorse quando le curve di potenza si saturano.
Vediamo come funziona nella pratica.
Questo esercizio fa parte del corso
A/B Testing in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
# Specify parameters for power analysis
sample_sizes = ____(range(____))
effect_sizes = ____([____])