Teste A/B básico
Agora que sabemos o tamanho de amostra necessário e deixamos o experimento rodar tempo suficiente para obter pelo menos 400 pessoas em cada grupo, podemos analisar nosso teste A/B.
Lembre-se de que, quando os candidatos estavam usando o site do Lending Club, eles foram atribuídos aleatoriamente a dois grupos, A ou B, em que o grupo A via um cabeçalho do site em verde menta e o grupo B via um cabeçalho em azul claro. O Lending Club queria saber se a cor do cabeçalho do site influenciava loan_amnt, o valor que o candidato solicitou emprestado.
Um novo conjunto de dados, lendingclub_ab, está disponível no seu workspace. O teste A/B foi executado até haver 500 candidatos em cada grupo. Cada candidato foi rotulado como grupo A ou B. Faça o teste adequado para verificar se a média de loan_amnt é diferente entre os dois grupos.
Este exercício faz parte do curso
Planejamento de Experimentos em R
Instruções do exercício
- Crie um boxplot de
loan_amntporGroupusandoggplot2. - Faça o teste t bicaudal para avaliar os resultados do teste A/B.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Plot the A/B test results
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_boxplot()
# Conduct a two-sided t-test
t.test(___ ~ ___, data = ___)