Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
La Tercera Prueba T | Prueba T
El Arte del A/B Testing
course content

Contenido del Curso

El Arte del A/B Testing

El Arte del A/B Testing

1. ¿Qué es la prueba A/B?
2. Verificación de Normalidad
3. Variaciones en las Pruebas A/B
4. Prueba T
5. U-Test

bookLa Tercera Prueba T

Revisemos los gráficos de la columna "Compra" de los grupos de control y de prueba.

**La prueba de Levene:

1234567891011121314151617181920
# Import libraries import pandas as pd from scipy.stats import levene # Read .csv files df_control = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/c3b98ad3-420d-403f-908d-6ab8facc3e28/ab_control.csv', delimiter=';') df_test = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/c3b98ad3-420d-403f-908d-6ab8facc3e28/ab_test.csv', delimiter=';') # Do Levene's test statistic, p_value = levene(df_control['Purchase'], df_test['Purchase']) # Print result of Levene's test print('Statistic:', statistic) print('p-value:', p_value) # Determine whether the variances are similar if p_value > 0.05: print('The variances of the two groups are NOT statistically different') else: print('The variances of the two groups are statistically different')
copy

Ahora realice una prueba t para las columnas 'Compra':

H₀: Los valores medios de la columna no difieren entre los grupos.

Hₐ: Los valores medios de la columna difieren entre los grupos.

123456789101112131415161718
# Import libraries import pandas as pd from scipy.stats import ttest_ind # Read .csv files df_control = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/c3b98ad3-420d-403f-908d-6ab8facc3e28/ab_control.csv', delimiter=';') df_test = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/c3b98ad3-420d-403f-908d-6ab8facc3e28/ab_test.csv', delimiter=';') # Select only the 'Purchase' columns data_control = df_control['Purchase'] data_test = df_test['Purchase'] # Do T-Test statistic, p_value = ttest_ind(data_control, data_test, equal_var=True) # Print result of T-test print('Statistic:', statistic) print('p-value:', p_value)
copy

En este caso, el valor p (0,350) es superior al nivel de significación aceptable (0,05), lo que indica que no hay pruebas suficientes que sugieran que los valores medios difieren entre los grupos. Ahora te toca a ti.

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 4
some-alt