ЯсноПонятно24

Для анализа результатов А/В-теста и проверки статистической значимости различий между двумя группами (контрольной и тестовой) можно использовать статистический критерий, например, t-тест Стьюдента.

Пример кода для проведения t-теста в Python:

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

# данные по конверсии или другому показателю в контрольной группе
control_group = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# данные по конверсии или другому показателю в тестовой группе
test_group = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

# проведение t-теста для двух независимых выборок
t_stat, p_value = ttest_ind(control_group, test_group)

# вывод результатов
print("t-статистика:", t_stat)
print("p-значение:", p_value)

# вывод интерпретации результатов
if p_value < 0.05:
    print("Различия статистически значимы, новая платежная механика влияет на результаты теста.")
else:
    print("Различия не являются статистически значимыми, новая платежная механика не влияет на результаты теста.")

При выполнении данного кода будет проведен t-тест для двух независимых выборок (контрольной и тестовой групп) и выведены результаты теста, включая t-статистику и p-значение. В зависимости от полученного p-значения можно сделать вывод о статистической значимости различий между группами и влиянии новой платежной механики на результаты теста.