R로 배우는 A/B Testing

A/B 테스트는 산업계와 학계에서 인간 행동 연구에 널리 사용되는 실험 설계입니다. A/B 테스트는 두 가지 변형을 비교하여 측정 결과가 서로 다른 성과를 보이는지, 그리고 측정값이 의미 있게 달라지는지를 판단합니다. A/B 테스트와 결과 발표 방법을 배우면 데이터 기반 의사결정과 예측을 할 수 있습니다.

A/B 설계에 대한 이해를 쌓으세요

이 강의에서는 A/B 테스트로 어떤 질문에 답할 수 있는지, A/B 테스트에서 유의해야 할 중요한 고려 사항은 무엇인지, 주어진 질문에 어떻게 답할지, 그리고 데이터를 어떻게 시각화할지 배우게 됩니다. 실험에 필요한 표본 크기를 결정하는 방법, 주어진 데이터와 가설에 적합한 분석을 수행하는 방법, 결과를 신뢰할 수 있는지 판단하는 방법, 그리고 통계적 배경과 관계없이 청중에게 결과를 전달하는 방법도 배우게 됩니다.

A/B 테스트 데이터를 분석하는 방법 배우기

이 강의는 t-검정, Mann-Whitney U 검정, 카이제곱 독립성 검정, Fisher의 정확 검정, Pearson 및 Spearman 상관관계와 같은 모수 및 비모수 A/B 테스트를 다룹니다. 또한 각 검정에 대한 검정력 분석도 살펴보게 됩니다.

데이터를 기반으로 결과 예측하기

진행하면서 데이터와 이전 결과를 바탕으로 결과를 예측하기 위해 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 실행하는 방법도 배우게 됩니다.

시각화를 통해 어떤 청중에게도 결과를 효과적으로 전달하기

이 강의를 완료할 즈음이면, A/B 테스트와 이를 통해 수행할 수 있는 분석, 그리고 데이터 시각화를 활용해 결과를 전달하는 방법에 대해 깊이 있게 이해하게 될 것입니다.