A/B Testing в R

A/B-тестування — це поширений експериментальний дизайн для дослідження людської поведінки в індустрії та академічному середовищі. A/B-тести порівнюють два варіанти, щоб визначити, чи показує вимірювання різну ефективність і чи відрізняються вимірювання суттєвим чином. Вивчаючи A/B-тестування та презентуючи результати, ви зможете ухвалювати рішення та робити прогнози на основі даних.

Сформуйте розуміння A/B-дизайну

У цьому курсі ви дізнаєтеся, які запитання можуть вирішити A/B-тести, на які важливі моменти слід звертати увагу в A/B-тестах, як відповідати на поставлені запитання та як візуалізувати дані. Ви також навчитеся визначати розмір вибірки, необхідний для експерименту, проводити аналізи, що відповідають наявним даним і гіпотезі, визначати, чи можна довіряти результатам, а також презентувати результати аудиторії незалежно від її рівня статистичної підготовки.

Дізнайтеся, як аналізувати дані A/B-тестів

Цей курс охоплює параметричні та непараметричні A/B-тести, такі як t-тести, U-критерій Манна — Уїтні, критерій незалежності хі-квадрат, точний критерій Фішера, а також кореляції Пірсона і Спірмена. Крім того, ви ознайомитеся з аналізом потужності для кожного тесту.

Прогнозуйте результати на основі даних

У міру проходження курсу ви також навчитеся виконувати лінійну та логістичну регресію, щоб прогнозувати результати на основі даних і попередніх висновків.

Представляйте результати будь-якій аудиторії за допомогою візуалізацій

Після завершення цього курсу ви матимете ґрунтовне розуміння A/B-тестів, аналізів, які можна виконувати з їх допомогою, і того, як передавати результати за допомогою візуалізацій даних.