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A/Bテストと統計的検定の注意点(その1) - ほくそ笑む
素晴らしい記事が上がっていたので言及したい。 仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ この記事では、A/Bテストにおいて、意味のある差が出たかどうかを統計的検定を用いて判断する方法を説明しています。 Web上にある多くのA/Bテストの記事と異なるのは、単に検定手法にデータを突っ込んでp値を出すのではなく、 意味のある差とは何かを事前に決定する サンプルサイズを事前に決定する という統計的検定のフレームワークに則ったまともな方法で判断を行っているという点です。 よく言われる統計的検定は無意味だなどという言論の多くは、このフレームワークを使っていないだけに過ぎず、不確実な事象に対する科学的な検証方法として、統計的検定のフレームワークの強力さはいまだ健在です。 さて、統計的検定のフレームワークについては上の記事および記事中で紹介されている参考文献にお任せするとして、ここでは
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