¿Hace falta una corrección por comparaciones múltiples?
Imagina que eres un Analytics Engineer y te enfrentas a varios escenarios de diseño experimental donde puede ser necesaria una corrección por comparaciones múltiples para evitar inflar la tasa de falsos positivos. Piensa en las condiciones de cada escenario y en cómo el número de métricas, variantes o subcategorías evaluadas en cada experimento puede afectar la necesidad de aplicar una corrección.
Este ejercicio forma parte del curso
A/B Testing en Python
Ejercicio interactivo práctico
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