Reprezentarea grafică a curbelor de putere
Efectuarea unei analize de putere înainte de a rula un test A/B este unul dintre cei mai importanți pași. Aceasta îți permite să îți crești șansele de a obține rezultate concludente și să planifici mai bine resursele și timpul alocat fiecărui test. În plus, reprezentarea grafică a curbelor de putere facilitează vizualizarea impactului pe care varierea anumitor parametri îl are asupra dimensiunii eșantionului necesar pentru a atinge nivelurile dorite de încredere. Deși o dimensiune mai mare a eșantionului îți crește șansele de a ajunge la un rezultat concludent, colectarea de unități suplimentare sau alocarea unui timp mai îndelungat devine o risipă de resurse pe măsură ce curbele de putere se saturează.
Hai să vedem cum funcționează în practică.
Acest exercițiu face parte din cursul
A/B Testing în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
# Specify parameters for power analysis
sample_sizes = ____(range(____))
effect_sizes = ____([____])