AB TESTİ UYGULAMASI

1. GERÇEK BİR VERİ
SETİ ÜZERİNDE
A/B TESTİ

2. A/B TESTI NEDIR?
DİĞER ŞARTLARIN EŞİT OLDUĞU
DURUMDA İKİ FARKLI DEĞİŞKENİN
(DURUMUN) KIYASLANMASIDIR.

3. A/B TESTİ NE İÇİN KULLANILIR?
İKİ FARKLI OLAYIN OLDUĞU BİR
DURUMDA HANGİSİNİN İSTATİKSEL
OLARAK DAHA İYİ OLDUĞUNUN
BULUNMASINI SAĞLAR.

4. ÖRNEĞIN;
Bir e-ticaret şirketiniz var ve satış yaptığınız sitenin temasını 1 ay
kırmızı 1 ay yeşil yaptınız ve satış verilerini karşılaştırdınız,
satışınızda bir artış meydana geldi acaba yeşil renk kırmızı
renkten daha çok mu ilgi çekici geldi de satışınız arttı ya da
temanız kırmızı da olsa o ay aynı satışı mı yapacaktınız yani
satışlar şans eseri mi arttı istatiksel olarak anlamlı bir artış mı
yaşandı?
İşte bunu test etmek için A/B testi kullanmalısınız.

5. HIPOTEZ TESTI NEDIR?
TEST EDİLMEYE ÇALIŞILAN BİR DURUMUN
İLGİLİ PARAMETRESİ HAKKINDA ORTAYA
ATILAN İDDİADIR.

6. HİPOTEZ TESTİNİN AŞAMALARI NELERDİR?
• HİPOTEZLERİN KURULMASI
• VARSAYIM KONTROLÜ
*NORMALLİK VARSAYIMI
*VARYANS HOMOJENLİĞİ
• HİPOTEZİN UYGULANMASI
• P-VALUE DEĞERİNİN YORUMLANMASI

7. HİPOTEZİN UYGULANMASI KISMINDA;
• VARSAYIMLAR SAĞLANIYORSA,
*BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEKLEM T TESTİ (PARAMETRİK TEST)
• VARSAYIMLAR SAĞLANMIYORSA,
*MANNWHİTNEYU TESTİ (NAN-PARAMETRİK TEST)

8. İŞ PROBLEMİ
• Bir e-ticaret şirketi bir platformda satış yapıyor ,satış yaptığı
sitenin giriş ekranında değişikliğe gitmek istiyor ve satışlarda,
ürün görüntülemelerinde ve tıklamalarında istatiksel olarak bir
farklılık olup olmadığını bilmek istiyor.

9. VERİ SETİ HAKKINDA BİLGİ
• VERİ, TEST VE KONTROL OLMAK ÜZERE İKİ FARKLI BÖLÜMDEN
OLUŞUYOR.
• KONTROL MEVCUT DURUMUN, TEST İSE DENENEN YENİ DURUMUN
VERİLERİNİ İÇERİYOR.
• IMPRESSION-ÜRÜN GÖRÜNTÜLEME SAYISI
• CLICK-TOPLAM TIKLANMA SAYISI
• PURCHASE - SATIN ALIM SAYISI
• EARNING - KAZANÇ

10. PROBLEMİN ÇÖZÜMÜ

11. AŞAMA-1: HİPOTEZİN KURULMASI
• H0: MEVCUT DURUMUN GETİRİSİYLE DEĞİŞİKLİK SONRASI GETİRİ
ARASINDA İSTATİKSEL OLARAK ANLAMLI BİR FARK YOKTUR.
• H1:…ANLAMLI BİR FARK VARDIR.
• HİPOTEZLERİMİZİ KURDUK, PURCHASE’E GÖRE ORTALAMALARI ALDIK
İKİSİ ARASINDA MATEMATİKSEL OLARAK BİR FARKLILIK ÇIKTI.
ŞİMDİ BUNU TEST EDELİM.

12. AŞAMA- 2: NORMALLİK VARSAYIMI
• NORMALLİK VARSAYIMI SHAPIRO TESTİ İLE
KONTROL EDİLİR.
• H0: NORMAL DAĞILIM VARSAYIMI
SAĞLANMAKTADIR.
• H1: …SAĞLANMAMAKTADIR.
******************************************************
NORMALLİK VARSAYIMI SONUCU İKİ DEĞER DE
0.05’TEN BÜYÜK OLDUĞUNDAN H0
REDDEDİLEMEZ YANİ İKİSİNDE DE NORMAL
DAĞILIM VARSAYIMI SAĞLANMAKTADIR.

13. AŞAMA-3: VARYANS HOMOJENLİĞİ
• VARYANS HOMOJENLİĞİ TEST EDİLİRKEN
LEVENE FONKSİYONU KULLANILIR.
• H0:VARYANSLAR HOMOJENDİR.
• H1:VARYANSLAR HOMOJEN DEĞİLDİR.
************************************************
P-VALUE DEĞERİ 0.05’TEN BÜYÜK
OLDUĞUNDAN H0 REDDEDİLEMEZ VE
VARYANSLAR HOMOJENDİR DERİZ.

14. AŞAMA-4
• VARSAYIMLAR SAĞLANDIĞINDAN BAĞIMSIZ
İKİ ÖRNEKLEM T TESTİ KULLANILIR.
• BAĞIMSIZ İKİ ÖRNEKLEM T TESTİNDE İSE
TTEST_IND FONKSİYONU KULLANILIR.
• BU İŞLEM SONUCUNDA DA P-VALUE
DEĞERİMİZ 0.05 DEĞERİNDEN BÜYÜK
OLDUĞUNDAN H0 REDDEDİLİR. YANİ MEVCUT
DURUMUN GETİRİSİYLE DEĞİŞİKLİK SONRASI
GETİRİ ARASINDA İSTATİKSEL OLARAK
ANLAMLI BİR FARKLILIK YOKTUR.

15. SONUÇ
KONTROL VE TEST VERİLERİNİN PURCHASE (SATIN ALMA SAYISI)
DEĞİŞKENLERİNİN ORTALAMASINA BAKTIĞIMIZDA MATEMATİKSEL
OLARAK ANLAMLI BİR FARK VARDI FAKAT İSTATİKSEL OLARAK ANLAMLI
BİR FARK OLMADIĞINDAN AYRICA DA TIKLANMALARI GROUP BY İLE
GRUPLADIĞIMDA VE PURCHASE’IN ORTALAMASINA GÖRE TEST
ETTİĞİMİZDE YİNE İSTATİKSEL OLARAK ANLAMLI BİR FARKLILIK
OLMADIĞINDAN,
MEVCUT YÖNTEM İLE DEVAM EDİLMELİ.