Este curso é um programa online abrangente e prático criado para capacitar os indivíduos com o conhecimento e habilidades necessárias para realizar testes A/B eficazes.

Neste curso, os participantes aprenderão os princípios fundamentais de testes A/B, incluindo design experimental, determinação do tamanho da amostra, teste de hipótese e análise estatística.

Bem-vindos ao curso de testes A/B. Nesta seção, vamos explicar o que são experimentos controlados, onde são utilizados e por que são empregados. Analisaremos um exemplo específico de um experimento controlado e discutiremos sobre testes A/A. A linguagem de programação Python nos auxiliará nisso. Então, vamos começar!

Antes de realizar um experimento controlado, precisamos determinar as características da amostra. O tipo de testes que conduziremos um pouco mais tarde dependerá dessas características. Você aprenderá a construir histogramas de distribuição, diagramas de caixa e verificar a normalidade da distribuição. Vamos começar agora mesmo!

A última coisa a fazer antes de realizar um experimento controlado é verificar as variâncias de amostragem. Alguns tipos de gráficos e o teste de Levene nos ajudarão com isso. Vamos falar sobre isso em mais detalhes nesta seção!

Então chegamos ao teste A/B. Em breve você realizará seus primeiros testes paramétricos, ou como também são chamados - Testes T. Utilizaremos todo o conhecimento que aprendemos nas seções anteriores: definição de métricas, teste de normalidade, teste de variância e elaboração de gráficos. Tudo isso nos ajudará a obter resultados estatisticamente significativos. Bem, mãos à obra!

Descobre-se que, às vezes, as amostras não possuem uma distribuição normal. Isso significa que não podemos realizar testes paramétricos. O que fazer nessa situação? Testes não paramétricos. Falaremos sobre isso na última seção.

Desafio: Teste de Shapiro

Solução

Awesome!

Desafio: Teste de Shapiro

Solução

Awesome!