Test A/B de bază
Acum că știm dimensiunea eșantionului necesară și am lăsat experimentul să ruleze suficient de mult pentru a obține cel puțin 400 de persoane în fiecare grup, putem analiza testul nostru A/B.
Reamintește-ți că, atunci când solicitanții foloseau site-ul Lending Club, aceștia erau repartizați aleatoriu în două grupuri, A sau B: grupului A i se afișa un antet de site în verde mentă, iar grupului B i se afișa un antet în albastru deschis. Lending Club dorea să vadă dacă alegerea culorii antetului influențează loan_amnt, adică suma pe care un solicitant cere să o împrumute.
Un nou set de date, lendingclub_ab, este disponibil în spațiul tău de lucru. Testul A/B a rulat până când au existat 500 de solicitanți în fiecare grup. Fiecare solicitant a fost etichetat ca aparținând grupului A sau B. Efectuează testul corespunzător pentru a verifica dacă media loan_amnt diferă între cele două grupuri.
Acest exercițiu face parte din cursul
Design Experimental în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un boxplot al
loan_amntîn funcție deGroupfolosindggplot2. - Efectuează testul t bilateral pentru a analiza rezultatele testului A/B.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Plot the A/B test results
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_boxplot()
# Conduct a two-sided t-test
t.test(___ ~ ___, data = ___)