В АБ-тестах самая частая ошибка не расчет p-value, а неправильный выбор статистического теста.

▪️Одна выборка или две?
▪️Если две - зависимые или независимые?
▪️Сравниваем средние или пропорции?
▪️Есть ли выбросы?
▪️Насколько однородны группы?

От этого зависит правильность ваших выводов.

Я сделал простую схему-шпаргалку по выбору тестов. Минимальный старт, чтобы не выбирать метод наугад.

Но важно понимать, что схема не заменяет понимание.
Перед применением теста стоит:
✔️проверить однородность выборок;
✔️посмотреть на распределения;
✔️оценить выбросы;
✔️убедиться в независимости наблюдений;
✔️проверить предпосылки конкретного теста.

И только после этого принимать решение.

Для первого шага такой карты достаточно. Дальше все равно придется углубляться: читать, разбирать кейсы, ошибаться и нарабатывать практику.

Если хотите системно разобраться в АБ-тестах, могу порекомендовать курс Паши. Я его знаю лично и доверяю его подходу.

У него как раз упор на практику и полный цикл эксперимента. Сам планирую пойти, потому что в менеджерской роли стал подзабывать АБ.

Сейчас как раз стартует новый поток, и следующий будет только осенью.

#харды #аб