ズバリ！ 必要なサンプルサイズはいくつ？ A/Bテストのための例数設計入門 - 廿TT
こういう状況を考える 広告 A と広告 B で CVR（コンバージョンレート）に差があるかテストしたい。しかも仮説検定をやりたい。 A/Bテストに長い時間をかけるのは無駄だからやめたい（リスティング広告でやってはいけない8つの施策 | スポンサードサーチ再入門 | Web担当者Forum） 一方で一定のクリック数がなくては判断できない（Sexyなリスティング広告プレイヤーになるために…、スライドを公開します。 | SEM-LABO） では、結局一定のクリック数っていくつあればいいの？ R で計算してみる。 用意するもの： 有意水準（α） 検出力（1-β） 広告 A の経験的 CVR 広告 B の期待される CVR ↑これらについては後で説明する。 CVR は CTR（クリック率）と読み替えてもらってもかまわない。なにかをなにかで割った「割合」なら同じように考えて問題ない。 広告 A という
プロダクトの「負債」を「機能」と呼び直す 〜A/Bテストを用いた"価値"の定量化〜 - スタディサプリ Product Team Blog
Quipper で Web Engineer 兼 Engineering Manager を務める @ohbarye です。スタディサプリの開発、その中でも特に合格特訓コースや決済周りの機能開発・保守が主な業務です。 弊社が開発するプロダクト「スタディサプリ」ではA/Bテストを用いたプロダクトの改善を行っています。Quipper の行動指針の一つに "Fact based" という言葉が含まれており、憶測や独断ではなく計測されたデータや事実に基づいて意思決定することが強く推奨されているためです。 このたびスタディサプリにおいて負債と考えられていた機能を「消してよいかどうか」、A/Bテストを通して判断しました。その際に用いた手法や結果、そこから見えたこと、考えたことをご紹介します。 プロダクトの負債とは プロダクトチームにとって負債と考えられていたのは「キャリア決済」という決済手段でした。そ
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