均值差异的 t 检验

您是某电商公司的数据科学家，正在协助支付团队选择能带来更高订单金额并加快购买决策的结账页设计。

在估计所需样本量并通过所有合理性检查后，您将分析不同 checkout_page 版本之间 order_value 和 time_on_page 的平均值差异，以决定哪种设计表现最佳。

checkout DataFrame 已可用，且已为您导入了 pingouin、pandas 和 numpy。

order_value 中的 NaN 值可能表示用户未完成购买。您将仅在已完成订单（完整数据）中分析平均订单金额。

本练习是课程的一部分

Python 中的 A/B 测试

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Calculate the mean order values and run a t-test between variants A and B
print(checkout.____('checkout_page')['____'].____())

ttest = ____.____(x=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'], 
                       y=checkout[checkout['checkout_page']=='____']['____'],
                       paired=____,
                       alternative="____")
print(ttest)

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