A/B Testing bằng R

A/B testing là một thiết kế thực nghiệm phổ biến trong nghiên cứu hành vi con người ở cả lĩnh vực công nghiệp và học thuật. Các thử nghiệm A/B so sánh hai biến thể để xác định liệu phép đo có cho thấy hiệu suất khác nhau hay không và liệu các phép đo có thay đổi theo cách có ý nghĩa hay không. Bằng cách tìm hiểu về kiểm thử A/B và trình bày kết quả, bạn có thể đưa ra các quyết định và dự đoán dựa trên dữ liệu.

Xây dựng hiểu biết về thiết kế A/B

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu những câu hỏi mà các bài kiểm tra A/B có thể giải đáp, những lưu ý quan trọng cần nắm khi thực hiện kiểm tra A/B, cách trả lời các câu hỏi đặt ra, và cách trực quan hóa dữ liệu. Bạn cũng sẽ học cách xác định cỡ mẫu cần thiết trong một thí nghiệm, thực hiện các phân tích phù hợp với dữ liệu và giả thuyết đang xét, xác định liệu kết quả có thể được tin cậy hay không, và trình bày kết quả cho khán giả bất kể nền tảng thống kê của họ.

Học cách phân tích dữ liệu thử nghiệm A/B

Khóa học này bao gồm các kiểm định A/B tham số và phi tham số, như kiểm định t, kiểm định U Mann-Whitney, kiểm định Chi-Square về tính độc lập, kiểm định chính xác Fisher, cùng các tương quan Pearson và Spearman. Ngoài ra, bạn sẽ khám phá phân tích công suất cho từng kiểm định.

Dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu

Khi bạn tiến bộ, bạn cũng sẽ học cách chạy hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu và các phát hiện trước đó.

Trình bày kết quả trước mọi đối tượng bằng trực quan hóa

Đến khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có hiểu biết toàn diện về các bài kiểm tra A/B, những phân tích bạn có thể thực hiện với chúng, và cách truyền đạt kết quả bằng trực quan hóa dữ liệu.