Realizar manualmente comparações separadas usando testes t individuais pode ser trabalhoso conforme o número de grupos aumenta. Felizmente, o método .pairwise_tests() do pacote pingouin facilita esse processo.

Você vai explorar as diferenças no tempo médio na página (time-on-page) entre quatro variantes de landing page carregadas no DataFrame homepage.

O conjunto de dados homepage está disponível e tem as colunas signup e time_on_page. Cada linha do DataFrame corresponde a um usuário único que visitou a respectiva landing_page. A coluna signup é binária: '1' significa que o usuário fez cadastro e '0' que abandonou a página; já a coluna time_on_page representa o tempo (em segundos) que cada usuário passou na landing page antes de abandonar ou se cadastrar. pingouin foi carregado junto com pandas e numpy.

Encerramento: A/B testing em Python

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