me_edu
Прикладная статистика и Data Science: гипотезы, эксперименты и интерпретацияШаг 11 из 13 · 0% пройдено
Эксперименты, регрессия и причинность

A/B-тест как проект

Шаг 11 из 1311 минТеория
Цель

Понять основной механизм темы «A/B-тест как проект» без заучивания отдельных терминов.

Как работать

Прочитайте блок один раз целиком, затем вернитесь к схеме или примеру и перескажите идею своими словами.

Критерий

Сформулированное правило, пример применения и одно ограничение метода.

PROCESS DIAGRAM1hypothesis2primary metric3randomization4sample size5guardrails6analysis
A/B design: guardrails и правило анализа фиксируются до запуска эксперимента
Опорная идея

A/B-тест проектируют до запуска: hypothesis, primary metric, guardrails, sample size, randomization, duration and stopping rule. Если менять правило остановки после просмотра данных, результат становится ненадежным. Guardrail metrics защищают от победы одной метрики ценой ухудшения другой.

Для образовательного продукта можно тестировать activation, completion, retention, payment conversion, but also support load and learning quality.

Назад

Обсуждение

Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.

Пока нет сообщений.