통계적 유의성 평가하기

이제 개인화 버전이 대조군보다 더 좋은 성과를 냈다는 것을 알았으니, 그 결과가 통계적으로 유의미한지 직접 판단해 볼 차례예요. 통계적 유의성은 테스트 결과가 우연에 의한 긍정적 결과인지, 아니면 변형 간의 실제 차이를 반영하는지 이해하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 마케팅 팀이 해당 기능을 출시할지 말지 합리적으로 결정할 수 있어요.

control과 personalization을 입력으로 하여 stats.ttest_ind()를 실행해 보세요.

대조군과 개인화 버전의 차이는 통계적으로 유의미한가요?

Возможные ответы

네, p = 0.510으로 결과는 통계적으로 유의미합니다.

아니요, p = 0.510으로 결과는 통계적으로 유의미하지 않습니다.

아니요, p = 0.006으로 결과는 통계적으로 유의미하지 않습니다.

네, p = 0.006으로 결과는 통계적으로 유의미합니다.

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