1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python으로 배우는 A/B Testing
Connected

연습 문제

평균 차이를 검정하는 T-검정

여러분은 전자상거래 회사의 Data Scientist로서, 결제 팀이 더 높은 주문 금액과 더 빠른 구매 결정을 이끌어내는 체크아웃 페이지 디자인을 선택할 수 있도록 돕고 있어요.

필요한 표본 크기를 추정하고 기본 점검을 모두 통과한 후, checkout_page의 각 버전 간 order_value와 time_on_page 평균 차이를 분석해 어떤 디자인이 가장 성과가 좋은지 결정합니다.

checkout DataFrame이 제공되어 있으며, pingouin, pandas, numpy가 이미 로드되어 있어요.

order_value의 NaN 값은 구매를 완료하지 않은 사용자를 나타낼 수 있어요. 평균 주문 금액은 완료된 주문(누락 없는 데이터)만을 대상으로 분석합니다.

지침 1/3

undefined XP
  • 1
    • 버전별 order_value의 평균을 계산하고, A와 B 버전 간 order_value 차이에 대한 t-검정을 수행하세요.
  • 2
    • 버전별 time_on_page의 평균을 계산하고, A와 B 버전 간 차이에 대한 t-검정을 수행한 뒤, p-값과 차이의 신뢰구간을 확인하세요. 귀무가설을 기각하시겠어요?
  • 3
    • 버전별 time_on_page의 평균을 계산하고, A와 C 버전 간 차이에 대한 t-검정을 수행한 뒤, p-값과 차이의 신뢰구간을 확인하세요. 귀무가설을 기각하시겠어요?