Ответ
T-тест — это статистический метод, позволяющий сравнить средние значения двух групп и определить, являются ли различия между ними статистически значимыми. Он важен, потому что помогает принимать обоснованные решения на основе данных, а не интуиции.
Пример использования:
Допустим, мы тестируем новую версию лендинга (A/B-тест). T-тест поможет понять, действительно ли разница в конверсии между группами значима или вызвана случайностью.
from scipy.stats import ttest_ind
# Данные конверсии для групп A и B
group_a = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1] # 1 — конверсия, 0 — нет
group_b = [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0]
t_stat, p_value = ttest_ind(group_a, group_b)
print(f"p-value: {p_value:.3f}") # Если p-value < 0.05, различия значимыНюансы:
- Предполагает нормальность распределения (для малых выборок).
- Чувствителен к выбросам.
- Для несвязанных групп используем
ttest_ind, для связанных —ttest_rel.