Simpson paradoksu iş başında
A/B testi sonuçlarımızı farklı nüfus segmentlerine genellemek, işletme açısından son derece önemli olabilir. Bazen farklı şehirlerde, farklı cihazlarda başka testler yürütme maliyetinden kaçınmak isteriz. Sonuçlarımızın alt popülasyonlar arasında tutarlı olduğundan emin olmak, böyle genellemeler yapma konusundaki güvenimizi artırır.
Bu olgunun A/B test senaryolarında nasıl meydana gelebileceğini iyi kavramak için simp_balanced ve simp_imbalanced veri kümelerini Simpson paradoksu açısından incele.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile A/B Testi
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate the conversion rate per variant and then browser
imbalanced_variant_rate = simp_imbalanced.____('____')['____'].____()
imbalanced_variant_browser_rate = simp_imbalanced.____(['____','____'])['____'].____()
print(imbalanced_variant_rate)
print(imbalanced_variant_browser_rate)