Equilibrio de distribuciones

Otra forma de comprobar rápidamente si hay sesgos de aleatorización en nuestros tests A/B es mirar lo equilibradas o desequilibradas que están las distribuciones de métricas y atributos que no deberían cambiar entre variantes. Cualquier diferencia notable en el porcentaje de ciertos dispositivos, navegadores o sistemas operativos, por ejemplo, suponiendo que nuestras muestras sean suficientemente grandes, podría indicar problemas mayores en nuestra configuración interna. Examina los conjuntos de datos AdSmart y checkout que ya están cargados y comprueba la validez interna usando las distribuciones de atributos. ¿Qué conjunto de datos parece tener una configuración interna más válida?

La fuente del conjunto de datos de Kaggle de Adsmart está enlazada aquí.