그룹 내 Pearson 상관
A/B 설계의 장점 중 하나는 잠재적 영향 요인인 그룹화에 따라, 각 그룹 내에서 Pearson 상관을 실행해 변수 간 관계를 더 면밀히 평가할 수 있다는 점입니다.
한 회사가 광고 유형별로 웹사이트에서 검색에 사용한 시간과 상품에 지출한 금액 간 관계를 파악하려고 합니다. 선형성과 정규분포를 확인했기 때문에 Pearson 상관이 적합하다고 판단했고, 우선 그룹을 무시한 채 전체 관계를 평가했습니다. 이제 Ad 변수로 구분된 각 그룹 New와 Old 내에서 Pearson 상관 검정을 수행하세요.
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이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 A/B Testing
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Run the Pearson correlation on the New ad
cor.test(___,
data = ___,
subset = ___,
method = ___)