Проверка данных
Убедиться, что группы и события собраны согласно плану.
Анализ A/B-тестов
Узнайте, как сравнивать варианты эксперимента и оценивать ограничения результатов.
В чём состоит навык
Анализ A/B-теста — сопоставление заранее выбранных показателей контрольного и экспериментального вариантов с учётом способа проведения эксперимента.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Сравнение вариантов
Оценить основную и дополнительные метрики.
Интерпретация
Обсудить неопределённость и возможные ограничения решения.
Подготовка, навыки и инструменты
Уточните гипотезу, правило распределения участников, период и основные показатели. Проверьте полноту данных и корректность эксперимента.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Анализ A/B-тестов»
Яндекс ПрактикумОсновы статистики и A/B-тестирования
Бесплатный курс Яндекс Практикума знакомит с описательной статистикой, проверкой гипотез и A/B-тестами. В разных блоках школы указаны 10–15 и около 16 часов обучения.
Бесплатно
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумАналитик данных
Курс Яндекс Практикума знакомит с аналитикой данных, SQL, Python и DataLens. В карточке указано восемь проектов, а в разделах программы перечислено больше проектных работ; их состав уточняйте у школы.
97 200 ₽
Стоимость курса
от 3 968 ₽ / мес. на 36 мес.
ProductStarВведение в продуктовую аналитику
Мини-курс ProductStar о продуктовой аналитике: метрики, unit-экономика, когорты и A/B-тесты для оценки и развития продукта.
19 900 ₽
При оплате частями
1 990 ₽ / мес. · 10 мес.
ProductStarA/B-тестирование
Мини-курс ProductStar для продакт-менеджеров, аналитиков и маркетологов: проверка гипотез, статистическая оценка и проведение A/B-тестов в Яндекс.Метрике.
14 990 ₽
При оплате частями
1 499 ₽ / мес. · 10 мес.
Что важно знать о навыке «Анализ A/B-тестов»
Анализ A/B-теста помогает сравнить выбранные варианты по заранее определённым показателям. До интерпретации проверяют, как участники попали в группы, правильно ли записывались события и не менялись ли условия эксперимента.
Разница наблюдаемых значений может быть связана со случайной вариацией или проблемами измерения. Интервальные оценки и статистические методы помогают выразить неопределённость, но их применимость зависит от плана теста. Важно учитывать и дополнительные показатели, а не только одну выбранную метрику.
Для практики используйте учебный набор с двумя группами и заранее определённой целью. Проверьте количество наблюдений, корректность расчётов и возможные пропуски, затем сформулируйте осторожный вывод. Реальное решение следует принимать с учётом дизайна эксперимента и его последствий.