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

Bài tập

p-value đã được hiệu chỉnh

Hãy tưởng tượng bạn là một Data Scientist làm việc cho một công ty dịch vụ thuê bao. Nhóm thiết kế web đang tìm CTA (call-to-action) hoàn hảo để thuyết phục khách truy cập trang đăng ký dịch vụ. Họ đưa cho bạn 4 thiết kế khác nhau bên cạnh phiên bản hiện tại.

Sau khi chạy thí nghiệm so sánh từng biến thể với đối chứng, bạn đã tạo ra danh sách p-value và nạp vào biến pvals. So sánh trực tiếp chúng với ngưỡng ý nghĩa sẽ làm tăng tỷ lệ lỗi loại I. Để tránh điều này, bạn có thể dùng hàm smt.multipletests() từ thư viện statsmodels của Python để hiệu chỉnh các p-value và kiểm định ý nghĩa thống kê với FWER = 5%.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Thực hiện hiệu chỉnh Bonferroni cho danh sách p-value với alpha = 0.05.
  • 2
    • Thực hiện hiệu chỉnh Sidak cho danh sách p-value với alpha = 0.05.