ペアごとの t 検定
グループ数が増えると、個別の t 検定で手作業で比較を行うのは大変です。ありがたいことに、pingouin パッケージの .pairwise_tests() メソッドを使えば、これを簡単にできます。
ここでは、homepage という DataFrame に読み込まれている 4 種類のランディングページの間で、平均 time_on_page 指標の違いを調べます。
データセット homepage には signup と time_on_page の列があります。各行は、それぞれの landing_page を訪れた一意のユーザーに対応します。signup 列は二値データで、'1' はユーザーがサインアップしたこと、'0' はページを離脱したことを表します。time_on_page 列は、ユーザーがサインアップまたは離脱するまでランディングページに滞在した時間（秒）を表します。pingouin に加えて pandas と numpy は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。
# Perform a pairwise t-test on signup, grouped by landing-page
pairwise = pingouin.pairwise_tests(data=homepage,
dv="____",
between="____",
padjust="____")
print(pairwise)