O Primeiro Teste T

O teste-t fornece dois principais resultados:

Estatística-t. Esta é a medida calculada da significância da diferença entre as médias dos grupos. Um valor mais alto de estatística-t indica uma maior diferença entre os grupos.
Valor-p. Representa a probabilidade de obter a observada ou até uma maior diferença entre os grupos se a diferença real for zero (ou seja, se a hipótese nula for verdadeira). Um valor-p menor sugere que é menos provável que tal grande diferença ocorra por acaso e fornece mais evidências a favor da hipótese alternativa de uma diferença entre os grupos. Tipicamente, se o valor-p é menor que 0,05, consideramos a diferença estatisticamente significativa.

O teste-t é amplamente utilizado em pesquisa científica, medicina, economia e outras áreas para determinar a significância estatística de diferenças entre grupos.

Vamos formular hipóteses:

H₀: Os valores médios da coluna 'Impression' no grupo de controle e no grupo de teste não são diferentes.

Hₐ: O valor médio da coluna 'Impression' no grupo de controle é diferente do valor médio no grupo de teste, indicando uma diferença estatisticamente significativa entre os 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 'Impression' columns
data_control = df_control['Impression']
data_test = df_test['Impression']

# 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)

O resultado indica que há uma diferença estatisticamente significativa entre os dois grupos em termos de seus valores médios.

O valor-p é menor que o nível de significância especificado.

Isso sugere rejeitar a H₀ de não haver diferença entre os grupos.

O valor negativo da estatística-t pode indicar que o valor médio no primeiro grupo é menor que no segundo grupo. Agora é a sua vez de realizar o seu primeiro teste-t.

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 4. Capítulo 2