Korelacja Pearsona w grupach
Jedną z zalet projektu A/B jest możliwość przeprowadzenia korelacji Pearsona osobno w każdej grupie – pozwala to dokładniej ocenić zależność z uwzględnieniem potencjalnego czynnika wpływającego na wyniki, jakim jest podział na grupy.
Firma chce sprawdzić, czy istnieje związek między czasem spędzonym na wyszukiwaniu produktów na stronie a kwotą wydaną na zakupy – oddzielnie dla każdej reklamy. Ustalono już, że korelacja Pearsona jest odpowiednia ze względu na liniowość danych i rozkład normalny, a zależność została oceniona bez podziału na grupy. Przeprowadź teraz test korelacji Pearsona osobno dla każdej grupy: New i Old, zapisanych w zmiennej Ad.
Zbiór danych SiteSales został już wczytany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testy A/B w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Run the Pearson correlation on the New ad
cor.test(___,
data = ___,
subset = ___,
method = ___)