시작하기무료로 시작하기

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.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 A/B Testing

강의 보기

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Calculate the mean order values and run a t-test between variants A and B
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____())

ttest = ____.____(x=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'], 
                       y=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'],
                       paired=____,
                       alternative="____")
print(ttest)
코드 편집 및 실행