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데이터를 유리하게 해석하지 마세요! 제~발🙏🏻

데이터를 유리하게 해석하지 마세요! 제~발🙏🏻 1/’실험군과 대조군을 나눠 AB 테스트를 했습니다. 테스트 결과를 보니 나의 예상 가설을 검증하지 못했어요. 인정하지 못하겠습니다🤯 검증이 될 것 같은 타겟을 다시 추려서 대조군과 비교해봤어요. YES! 데이터 증분이 있었고, 가설이 검증되었습니다. 성과 만들었다 🎉’ …. 는 저의 이야기입니다ㅎㅎ 테스트 결과가 한 번에 나오지 않을 때, 데이터를 정제해 성과 분석에 유리하게 만드는 실수를 범하곤 합니다. 2/ 조금 더 구체적인 예시를 들어봅시다. 프로모션의 성과를 비교하기 위해 실험군과 대조군을 5:5로 분류하였습니다. 실험군에게만 프로모션 페이지를 노출하였고, 대조군에게는 노출하지 않았습니다. 프로모션의 종료 후 데이터 분석시 프로모션의 실험군 중 프로..

2023. 6. 23. 18:27