Pearson all'interno dei gruppi
Un disegno A/B offre il vantaggio di poter calcolare la correlazione di Pearson all'interno di ciascun gruppo per valutare meglio la relazione in base a una possibile influenza, ovvero il raggruppamento.
Un'azienda è interessata a valutare la relazione tra il tempo trascorso a cercare sul sito web e la quantità di denaro spesa per gli articoli per ciascun annuncio. Hai stabilito che una correlazione di Pearson è appropriata, dato l'andamento lineare e la distribuzione normale, e hai valutato la relazione ignorando i gruppi. Esegui ora il test di correlazione di Pearson all'interno di ciascun gruppo, New e Old, memorizzati nella variabile Ad.
Il dataset SiteSales è già stato caricato per te.
Questo esercizio fa parte del corso
A/B Testing in R
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Run the Pearson correlation on the New ad
cor.test(___,
data = ___,
subset = ___,
method = ___)