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동쿨실험 찬성하는 근거에 정확한 수치가 들어간걸 알려줘
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 동쿨 실험을 찬성하는 근거에 정확한 수치를 알려드리겠습니다. 정밀한 실험 효과를 감지하는 것의 필요성은 시험 점수로 이야기할 수 있습니다. 예를 들어, 90점에서 100점을 향해 가는 것은 상대적으로 더 어렵습니다. 따라서, 우리 제품이 90점 정도에 있을 때는 조금씩 개선해 나가는 것이 필요합니다. 이를 위해 1점씩 증가시키고 통계적으로 유의한 차이를 감지할 수 있는 실험을 설계해야 합니다. 만약 1점을 증가시키고 그 결과가 통계적으로 유의한 차이가 있다고 판단된다면, 이 결과가 신뢰할 만하고 재현 가능한지에 대한 답을 찾는 분석이 바로 검정력 분석입니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

신뢰할 수 있는 A/B 테스트 만들기: ① 실험 전 단계

9분
정밀한 실험 효과를 감지하는 것의 필요성은 시험 점수로 이야기해 볼 수 있는데요. 60점에서 90점으로 가는 것은 비교적 쉽지만, 90점에서 100점을 향해 가는 것은 상대적으로 더욱 어렵습니다. 즉, 이에 따라 우리 프로덕트가 90점쯤 왔을 때는 점진적으로
신뢰할 수 있는 A/B 테스트 만들기: ① 실험 전 단계
방태모
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기획

A/B 테스트 제대로 이해하기: ④ A/B 테스트 표본 크기와 유의미한 결과의 관계

8분
<출처: AB Testguide> 왜냐하면 우리가 이런 숫자를 두고 생각하는 방식은 '100,000명 중에서 차이가 고작 0.2%p 수준'이지만, 통계적으로는 '0.2%p 차이밖에 없더라도 표본이 100,000명이나 되니 이 정도면 충분하기에 우연이
A/B 테스트 제대로 이해하기: ④ A/B 테스트 표본 크기와 유의미한 결과의 관계
플래터
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기획

p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기

11분
그러나 이는 정도의 차이이므로 AB 테스트를 진행하는 조직 구성원끼리 합의를 통해 결정하면 될 일입니다. 35% 구매율이 우연히 관측될 확률이 0.421%라는데, 깐깐하게 보는 것도 좋지만 비즈니스의 필요에 따라 유연하게 채택할 필요가 있습니다. 유사한 지표로
p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기
매거진 입맛
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