Tests A/B en R

Les tests A/B constituent une méthode expérimentale couramment utilisée dans la recherche sur le comportement humain, tant dans le secteur industriel qu'universitaire. Les tests A/B comparent deux variantes afin de déterminer si les mesures indiquent des performances différentes et si les mesures varient de manière significative. En vous informant sur les tests A/B et en présentant les résultats, vous pouvez prendre des décisions et faire des prévisions fondées sur des données.

Développer une compréhension de la conception A/B

Dans ce cours, vous découvrirez les questions auxquelles les tests A/B peuvent répondre, les considérations importantes à prendre en compte dans les tests A/B, comment répondre aux questions posées et comment visualiser les données. Vous apprendrez également à déterminer la taille de l'échantillon nécessaire dans le cadre d'une expérience, à effectuer des analyses adaptées aux données et à l'hypothèse considérées, à déterminer si les résultats peuvent être considérés comme fiables et à présenter les résultats à un public, quelle que soit sa connaissance en statistiques.

Apprenez à analyser les données des tests A/B

Ce cours aborde les tests A/B paramétriques et non paramétriques, tels que les tests t, le test U de Mann-Whitney, le test du chi carré d'indépendance, le test exact de Fisher et les corrélations de Pearson et Spearman. De plus, vous examinerez une analyse de puissance pour chaque test.

Prévoir les résultats à partir des données

Au fur et à mesure de votre progression, vous apprendrez également à effectuer des régressions linéaires et logistiques afin de prédire des résultats à partir de données et de conclusions antérieures.

Présentez vos résultats à n'importe quel public grâce à des visualisations

À l'issue de ce cours, vous aurez acquis une compréhension approfondie des tests A/B, des analyses que vous pouvez effectuer à l'aide de ceux-ci et de la manière de communiquer les résultats à l'aide de visualisations de données.