Nghịch lý Simpson trong thực tế
Khái quát hóa kết quả A/B test cho các phân khúc khác nhau trong quần thể có thể cực kỳ quan trọng với doanh nghiệp. Đôi khi bạn muốn tiết kiệm chi phí chạy thêm các thử nghiệm ở những thành phố khác, trên các thiết bị khác, v.v. Đảm bảo kết quả nhất quán theo các nhóm con sẽ giúp bạn tự tin hơn khi đưa ra các khái quát như vậy.
Hãy xem xét các bộ dữ liệu simp_balanced và simp_imbalanced để tìm Nghịch lý Simpson, qua đó hiểu rõ hiện tượng này có thể xảy ra như thế nào trong bối cảnh A/B testing.
Bài tập này là một phần của khóa học
A/B Testing bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)