시작하기무료로 시작하기

쌍대 t-검정

개별 t-검정을 하나씩 돌려 비교하면, 그룹 수가 많아질수록 작업이 매우 번거로워집니다. 다행히 pingouin 패키지의 .pairwise_tests() 메서드를 사용하면 훨씬 수월해져요.

이번에는 homepage 데이터프레임에 로드된 네 가지 랜딩 페이지 변형 간의 평균 체류 시간(time-on-page) 지표 차이를 살펴보겠습니다.

데이터셋 homepage에는 signup과 time_on_page 열이 있습니다. 데이터프레임의 각 행은 해당 landing_page를 방문한 고유 사용자를 나타냅니다. signup 열은 이진 데이터로, '1'은 가입 완료, '0'은 페이지 이탈을 의미합니다. time_on_page 열은 각 사용자가 랜딩 페이지에서 가입하거나 이탈하기 전까지 머문 시간(초)을 나타냅니다. pingouin은 pandas, numpy와 함께 이미 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 A/B Testing

강의 보기

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Perform a pairwise t-test on signup, grouped by landing-page
pairwise = pingouin.pairwise_tests(data=homepage,
                                   dv="____",
                                   between="____",
                                   padjust="____")

print(pairwise)
코드 편집 및 실행