A/B Testing ใน R

A/B testing เป็นรูปแบบการทดลองที่พบได้บ่อยในการวิจัยพฤติกรรมมนุษย์ทั้งในภาคอุตสาหกรรมและภาควิชาการ การทดสอบ A/B เปรียบเทียบสองเวอร์ชันเพื่อดูว่าการวัดผลแสดงประสิทธิภาพที่แตกต่างกันหรือไม่ และค่าที่วัดได้มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ ด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับการทดสอบ A/B และการนำเสนอผลลัพธ์ คุณสามารถตัดสินใจและคาดการณ์โดยอาศัยข้อมูลได้

สร้างความเข้าใจเกี่ยวกับการออกแบบ A/B

ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่า A/B tests สามารถตอบคำถามอะไรได้บ้าง สิ่งสำคัญที่ควรคำนึงถึงในการทำ A/B tests วิธีตอบคำถามที่ต้องการ และวิธีการแสดงผลข้อมูลให้เห็นภาพ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างที่จำเป็นในการทดลอง ดำเนินการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับข้อมูลและสมมติฐานที่มีอยู่ พิจารณาว่าผลลัพธ์สามารถเชื่อถือได้เพียงใด และนำเสนอผลลัพธ์ต่อผู้ฟังได้ไม่ว่าจะมีพื้นฐานทางสถิติหรือไม่ก็ตาม

เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลการทดสอบ A/B

หลักสูตรนี้ครอบคลุมการทดสอบ A/B แบบพาราเมตริกและแบบนอนพาราเมตริก เช่น t-test, Mann-Whitney U test, Chi-Square test of independence, Fisher’s exact test และ Pearson และ Spearman correlations. นอกจากนี้ คุณจะได้สำรวจการวิเคราะห์กำลังสำหรับแต่ละการทดสอบ

คาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูล

เมื่อคุณก้าวหน้าไป คุณจะได้เรียนรู้การรันการถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์โดยอิงจากข้อมูลและผลการค้นพบก่อนหน้า

นำเสนอผลลัพธ์ต่อผู้ชมทุกกลุ่มด้วยการสร้างภาพข้อมูล

เมื่อคุณเรียนจบหลักสูตรนี้ คุณจะมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับการทดสอบ A/B การวิเคราะห์ที่คุณสามารถทำได้ด้วยการทดสอบเหล่านี้ และวิธีสื่อสารผลลัพธ์ด้วยการแสดงข้อมูลเป็นภาพ