A/B Testing in R

L'A/B testing è un comune disegno sperimentale per la ricerca sul comportamento umano nell'industria e nel mondo accademico. I test A/B confrontano due varianti per determinare se la misurazione mostra prestazioni diverse e se le misurazioni variano in modo significativo. Imparando l'A/B testing e presentando i risultati, puoi prendere decisioni e fare previsioni basate sui dati.

Sviluppa una comprensione del design A/B

In questo corso, imparerai quali domande possono essere affrontate con i test A/B, quali sono le considerazioni importanti da tenere presenti nei test A/B, come rispondere alle domande in questione e come visualizzare i dati. Imparerai anche come determinare la dimensione del campione necessaria in un esperimento, condurre analisi appropriate per i dati e l’ipotesi in esame, stabilire se i risultati possono essere considerati affidabili e presentare i risultati a un pubblico, indipendentemente dal suo background statistico.

Impara a analizzare i dati dei test A/B

Questo corso copre test A/B parametrici e non parametrici, come i t-test, il test U di Mann-Whitney, il test chi-quadrato di indipendenza, il test esatto di Fisher e le correlazioni di Pearson e Spearman. Inoltre, esplorerai un’analisi della potenza per ciascun test.

Prevedi i risultati sulla base dei dati

Man mano che avanzi, imparerai anche a eseguire regressioni lineari e logistiche per prevedere i risultati sulla base dei dati e delle evidenze precedenti.

Presenta i risultati a qualsiasi pubblico con le visualizzazioni

Al termine di questo corso, avrai una comprensione approfondita dei test A/B, delle analisi che puoi eseguire con essi e di come comunicare i risultati con visualizzazioni dei dati.