T-тест для разности средних
Вы работаете специалистом по данным в компании электронной коммерции и помогаете команде платёжного отдела выбрать дизайн страницы оформления заказа, который обеспечит более высокую стоимость заказа и более быстрое принятие решения о покупке.
После оценки необходимого объёма выборки и прохождения всех проверок качества вы проанализируете различия в среднем значении order_value и time_on_page между вариантами checkout_page, чтобы определить, какой дизайн работает лучше.
Датафрейм checkout уже загружен, а библиотеки pingouin, pandas и numpy подключены.
Значения NaN в столбце order_value могут означать, что пользователь не завершил покупку. Анализ средней стоимости заказа следует проводить только по завершённым заказам (полным данным).
Это упражнение является частью курса
A/B-тестирование в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Calculate the mean order values and run a t-test between variants A and B
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____())
ttest = ____.____(x=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'],
y=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'],
paired=____,
alternative="____")
print(ttest)