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Wird eine Korrektur für Mehrfachvergleiche benötigt?

Angenommen, du bist Analytics Engineer und stehst vor mehreren Experiment-Design-Szenarien, in denen eine Korrektur für Mehrfachvergleiche nötig sein kann, um die Fehlalarmrate (False Positives) nicht künstlich zu erhöhen. Überlege dir für jedes Szenario, wie die Anzahl der Metriken, Varianten oder Unterkategorien die Notwendigkeit einer Korrektur beeinflussen könnte.

Diese Übung ist Teil des Kurses

A/B-Tests in Python

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Interaktive Übung

In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.

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