平均値のサンプルサイズ
A/Bテストを設計する際、データサイエンティストであるあなたは、まずそのテストが実施可能かどうかを確認する責任があります。これは、十分なトラフィックがあるか、そもそも「十分」をどう定量化するか、手元のサンプルサイズで検出できる最小差はどれくらいか、実験はどの程度の期間が必要か、などの問いに答えることを意味します。
この演習では、コントロール群のベースライン平均 order_value と、テストする新しいデザインとの間で、ある大きさの統計的に有意な差を捉えるために必要な最小サンプルサイズを計算します。pandas、numpy、matplotlib、seaborn の各ライブラリと checkout DataFrame、さらに statsmodels.stats の power はすでにインポート済みで読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶA/Bテスト
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate and print the baseline mean and standard deviation
mean_B = ____
print(mean_B)
std_B = ____
print(std_B)