Traffic이 통계적으로 5:5인지 시각화 해보자
z-test 공식을 진행하기 위해 아래 필드들을 추가해준다.
f_test_diff(분자)
[f_test]-0.5
f_test_err(분모)
sqrt(([f_test]-[f_test]^2)/SUM([N]))
f_test_stat(최종 z-score 식)
[f_test_diff]/[f_test_err]
f_test_95CL (Color Coding)
z-score가 1.96 인지 아닌지를 계산!
IF abs([f_test_stat])>1.96 THEN 1 else -1 END
최종 생성된 차트 모습
색을 통해 p-value가 0.95로 통계적으로 50:50을 이루고 있음을 알 수 있다.
실습진행
- 위의 계산으로 각 필드 생성!
- color coding
f_test_95CL 필드를 f_test 색상에 드래그
그럼 우측에 색상이 나온다.
색상 편집으로 빨간색 녹색만 처리
최종 모습
z-score가 1.96 초과시 붉은색으로 처리 되는 모습
LV. 1