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繪製檢定力曲線

在執行 A/B 測試之前先做檢定力分析,是最重要的步驟之一。這能提升你獲得具結論性結果的機會,並更好地規劃每個測試所需的資源與時間。此外,將檢定力曲線視覺化,有助於看出變動特定參數時,為達到目標信心水準所需樣本量的影響。雖然增加樣本量能提高得到結論的機率,但當檢定力曲線趨於飽和時,持續收集更多樣本或拉長時間就會造成資源浪費。

我們來實際看看怎麼做。

本練習屬於課程

Python 的 A/B 測試

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from statsmodels.stats.power import TTestIndPower

# Specify parameters for power analysis
sample_sizes = ____(range(____))
effect_sizes = ____([____])
編輯並執行程式碼