Как выбрать уровень статистической значимости для AB-теста и как интерпретировать результат
Как выбрать уровень статистической значимости для AB-теста и как интерпретировать результат
AB-тесты сейчас применяет, возможно, каждый второй менеджер продукта, однако далеко не всегда ясно, как же интерпретировать результат теста и какой уровень статистической значимости использовать. Используем слишком высокий - тесты возможных улучшений будут проваливаться, хотя улучшения на самом деле есть. Используем слишком низкий - часто будем получать “подтверждения” ложных улучшений.
Независимо от выбранного уровня значимости, принимая решения по результатам AB-тестов, время от времени мы будем ошибаться и наносить ущерб бизнесу. Выбирая уровень статистической значимости тестов (или что то же самое - граничные p-value), мы можем ограничить количество ошибок и балансировать между пользой от оправданно успешных экспериментов и ущербом от ошибочно успешных.
Регистрация по номеру телефона
Представьте себе, что вы - менеджер продукта в корпорации, занимающейся веб-сервисами.
Вы работаете над повышением количества регистраций, внимательно рассматриваете этапы прихода новых пользователей, замечаете, что многие отваливаются на этапе ввода своего email и решаете попробовать заменить email на номер телефона. Пусть это не совсем общепринято и требует отправки небесплатной смски, но сегодняшние пользователи не очень любят электронную почту и часто регистрируются прямо с телефона.
VS 
