Înțelege conceptele de bază ale testelor A/B și ale designului experimental. Află ce aspecte trebuie să iei în considerare pentru a gestiona corect datele și analizele.

Testarea A/B și design-ul experimental

Designul subiecților în testele A/B

Format și histograme

Considerații în testarea A/B

Eroarea de tip I în testele A/B

Eșantionare

Rata erorii de tip Family-wise

Putere statistică și dimensiunea eșantionului

Factorii care influențează puterea

Determină mărimea ideală a eșantionului

Regresia spre medie

Introducere în testele A/B

Învață cele mai utilizate analize pentru compararea grupurilor A/B. Înțelege abordarea potrivită pentru fiecare test, în funcție de ipotezele și limitările acestuia.

Testul t pentru eșantioane independente

Dimensiunea eșantionului pentru testul t independent

Analiza t-test independent

Testul U Mann-Whitney

Analiza Mann-Whitney U

Evaluarea puterii testului Mann-Whitney U

Testul t vs. testul U Mann-Whitney

Testul Chi-pătrat de independență

Dimensiunea eșantionului pentru testul Chi-Pătrat de independență

Analiza testului Chi-pătrat de independență

Testul exact al lui Fisher

Analiza cu testul exact Fisher

Alegerea testelor

Compararea grupurilor

Învață să analizezi tendințele și relațiile dintre variabile în grupurile A/B. Înțelege cum să interpretezi și să prezinți rezultatele oricărui tip de public.

Introducere în corelații

Opțiuni

Adevărat

Fals

Noțiuni despre corelații

Coeficientul de corelație

Corelația Pearson

Dimensiunea eșantionului pentru corelația Pearson

Verificarea ipotezelor corelației Pearson

Pearson ignorând grupurile

Pearson în cadrul grupurilor

Corelația Spearman pe ranguri

Analiza corelației Spearman

Corelația Spearman

Opțiuni de corelație

Raportarea rezultatelor testelor A/B

Alegerea unei vizualizări de date

Teste

Grafic Bar sau Box

Scatter Plot

Grafice pentru analize

Crearea diagramelor cu bare pentru designul A/B

Corelație și reprezentare grafică

Asocieri între variabile

Înțelege bazele regresiei și ale dreptelor de regresie. Învață să aplici regresii, să faci predicții pe baza modelului de regresie și să prezinți vizual rezultatele.

Introducere în regresia liniară

Diagramă de dispersie și puncte

Aspecte despre regresie

Regresie liniară

Model de regresie liniară

Predicții liniare

Regresia liniară multiplă

Regresie logistică

Modelul de regresie logistică

Probabilități logistice

Reprezentarea grafică a regresiei

Grafic logistic

Liniaritate

Rezumat

Regresie și predicție

absent

covid

SiteSales

gamedata

webdata

Testele A/B reprezintă un design experimental frecvent utilizat în cercetarea comportamentului uman, atât în industrie, cât și în mediul academic. În acest curs, vei învăța ce întrebări pot aborda testele A/B, ce aspecte importante trebuie să ai în vedere, cum să găsești răspunsuri la întrebările relevante și cum să vizualizezi datele. Vei descoperi, de asemenea, cum să determini dimensiunea eșantionului necesar unui experiment, să aplici analize potrivite pentru datele și ipotezele avute în vedere, să evaluezi dacă rezultatele sunt concludente și să prezinți rezultatele unui public indiferent de nivelul de cunoștințe statistice.

Testarea A/B este un design experimental comun pentru cercetarea comportamentului uman în industrie și în mediul academic. Testele A/B compară două variante pentru a determina dacă măsurarea indică performanțe diferite și dacă măsurătorile variază într-un mod semnificativ. Învățând despre testarea A/B și prezentând rezultatele, poți lua decizii și face predicții bazate pe date.
<br><br>
<h2>Construiește o înțelegere a designului A/B</h2>
<br><br>
În acest curs, vei învăța ce întrebări pot aborda testele A/B, ce aspecte importante trebuie să ai în vedere în testele A/B, cum să răspunzi la întrebările de față și cum să vizualizezi datele. Vei învăța, de asemenea, cum să determini dimensiunea eșantionului necesară într-un experiment, să efectuezi analize potrivite pentru datele și ipoteza avute în vedere, să stabilești dacă rezultatele pot fi considerate de încredere și să prezinți rezultatele unui public, indiferent de pregătirea sa statistică.
<br><br>
<h2>Învață cum să analizezi datele din testele A/B</h2>
<br><br>
Acest curs acoperă teste A/B parametrice și neparametrice, precum testele t, testul U Mann-Whitney, testul Chi-pătrat al independenței, testul exact Fisher și corelațiile Pearson și Spearman. În plus, vei explora o analiză a puterii pentru fiecare test.
<br><br>
<h2>Prezice rezultate pe baza datelor</h2>
<br><br>
Pe măsură ce avansezi, vei învăța și să rulezi regresii liniare și logistice pentru a prezice rezultate pe baza datelor și a concluziilor anterioare.
<br><br>
<h2>Prezintă rezultate oricărui public cu ajutorul vizualizărilor</h2>
<br><br>
Până când vei finaliza acest curs, vei avea o înțelegere aprofundată a testelor A/B, a analizelor pe care le poți realiza cu ele și a modului în care poți comunica rezultatele prin vizualizări de date.

Hypothesis Testing in R

Învață bazele testării A/B în R: proiectare experimente, analiză date, prezicere rezultate, vizualizări.

A/B Testing în R

Învață bazele testării A/B în R: proiectează experimente, analizează date, prezice rezultate și prezintă-le prin vizualizări.

Coeficienții de corelație mai puternici permit realizarea unor predicții mai precise

Corelațiile sunt deosebit de sensibile la valori extreme (outlieri)

Corelațiile în design A/B pot ignora grupurile sau pot fi evaluate în interiorul fiecărui grup

Corelația evaluează intensitatea și direcția relației dintre două variabile

Corelațiile determină dreapta de regresie

Noțiuni despre corelații

A/B Testing în R

Exercițiu interactiv practic