A/B-Tests in R

A/B-Tests sind ein gängiges Versuchsdesign für die Erforschung menschlichen Verhaltens in Industrie und Wissenschaft. Bei A/B-Tests werden zwei Varianten verglichen, um zu sehen, ob die Messungen unterschiedliche Ergebnisse zeigen und ob die Messungen sich wirklich unterscheiden. Wenn du dich mit A/B-Tests beschäftigst und die Ergebnisse präsentierst, kannst du Entscheidungen und Prognosen auf der Basis von Daten treffen.

Mach dich mit A/B-Design vertraut

In diesem Kurs lernst du, welche Fragen mit A/B-Tests beantwortet werden können, was du bei A/B-Tests beachten musst, wie du die Fragen beantwortest und wie du die Daten visualisierst. Du lernst auch, wie du die für ein Experiment erforderliche Stichprobengröße bestimmst, für die vorliegenden Daten und Hypothesen geeignete Analysen durchführst, feststellst, ob die Ergebnisse als zuverlässig angesehen werden können, und die Ergebnisse einem Publikum unabhängig von dessen statistischem Hintergrund präsentierst.

Lerne, wie du A/B-Testdaten analysierst

Dieser Kurs behandelt parametrische und nichtparametrische A/B-Tests, wie zum Beispiel t-Tests, Mann-Whitney-U-Tests, Chi-Quadrat-Tests zur Unabhängigkeit, exakte Tests nach Fisher sowie Pearson- und Spearman-Korrelationen. Außerdem schaust du dir für jeden Test eine Leistungsanalyse an.

Ergebnisse anhand von Daten vorhersagen

Im Laufe des Kurses lernst du auch, lineare und logistische Regressionen durchzuführen, um anhand von Daten und früheren Erkenntnissen Ergebnisse vorherzusagen.

Präsentier deine Ergebnisse mit Visualisierungen vor jedem Publikum

Wenn du diesen Kurs fertig hast, wirst du A/B-Tests richtig gut verstehen, wissen, welche Analysen du damit machen kannst und wie du die Ergebnisse mit Datenvisualisierungen rüberbringen kannst.