Quattro errori comuni durante il test A/B e come risolverli

Four common A/B testing errors and how to resolve them.

Migliora le tue competenze nell’A/B Testing: Risolvi quattro errori chiave per ottenere risultati migliori

L’A/B testing è come il gioco Jenga, un delicato equilibrio di pezzi interconnessi che formano la base di un esperimento di successo. Proprio come nel gioco Jenga, dove rimuovere il blocco sbagliato può far crollare l’intera torre, l’A/B testing si basa su più componenti che lavorano insieme. Ogni pezzo rappresenta un elemento cruciale del test e se uno di essi fallisce, l’integrità dell’esperimento può essere compromessa, portando a risultati inaccurati o opportunità mancate.

E nelle mie esperienze, ho visto grandi idee di esperimenti crollare a causa di errori molto comuni che molti data scientist commettono, me compreso! E quindi, voglio coprire con te quattro degli errori più comuni nell’A/B testing (e come risolverli!).

Se non sei familiare con l’A/B testing e sei interessato a intraprendere una carriera nel campo dei data science, ti consiglio vivamente di almeno familiarizzare con il concetto.

Puoi dare un’occhiata al mio articolo qui sotto se vuoi una guida introduttiva sull’A/B testing:

• Svelando la Precision@N e la Recall@N nei Sistemi di Raccomandazione
• Come creare video con il plugin ChatGPT Visla
• Promemoria per il design delle magliette di Midjourney

Una Guida Semplice all’A/B Testing per i Data Scientist

Uno dei metodi statistici più importanti per i data scientist

towardsdatascience.com

Detto questo, andiamo a fondo!

Problema n. 1: Impostazione della potenza statistica troppo bassa.

Per riassumere, la potenza statistica rappresenta la probabilità di rilevare correttamente un effetto vero, o più precisamente, è la probabilità condizionata di respingere l’ipotesi nulla dato che è falsa. La potenza statistica è inversamente correlata alla probabilità di commettere un errore di Tipo 2 (falso negativo).

In generale, è pratica comune impostare la potenza all’80% durante uno studio. Data la sua definizione, ciò significa che se imposti la potenza all’80%, non riusciresti a respingere l’ipotesi nulla dato che è falsa il 20% delle volte. In termini più semplici, se ci fossero effetti veri in 100 esperimenti condotti, ne rileveresti solo 80 su 100.