1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. A/B Testing bằng Python
Connected

Bài tập

Cân bằng phân phối

Một cách khác để nhanh chóng kiểm tra thiên lệch ngẫu nhiên trong A/B test là xem mức độ cân bằng hay mất cân bằng của các phân phối thuộc tính và chỉ số vốn không nên thay đổi giữa các biến thể. Bất kỳ khác biệt lớn nào về tỷ lệ thiết bị, trình duyệt, hoặc hệ điều hành, với giả định mẫu đủ lớn, đều có thể là dấu hiệu cho những vấn đề nghiêm trọng hơn trong thiết lập nội bộ. Hãy xem xét các bộ dữ liệu AdSmart và checkout đã được nạp sẵn và kiểm tra tính hợp lệ nội bộ dựa trên phân phối thuộc tính. Bộ dữ liệu nào có vẻ có thiết lập nội bộ hợp lệ hơn?

Nguồn bộ dữ liệu Adsmart trên Kaggle được liên kết tại đây. (https://www.kaggle.com/datasets/osuolaleemmanuel/ad-ab-testing)

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Kiểm tra phân phối của platform_os theo các nhóm experiment trong bộ dữ liệu AdSmart.
  • 2
    • Kiểm tra phân phối của gender theo các thiết kế checkout_page trong bộ dữ liệu checkout.