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표본을 구성하는 각 그룹을 비교하여 모집단을 구성하는 그룹 간의 차이점을 추정할 수 있는 표본추출방법
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 표본을 구성하는 각 그룹을 비교하여 모집단을 구성하는 그룹 간의 차이점을 추정할 수 있는 표본추출 방법은 A/B 테스트입니다. A/B 테스트는 두 개 이상의 그룹을 비교하여 어떤 변화가 더 나은 결과를 가져오는지를 판단하는 실험적인 방법입니다. 이를 통해 특정 요인이 결과에 미치는 영향을 추정하고 모집단에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. A/B 테스트는 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 위해 표본을 구성하는 각 그룹 사이의 차이를 분석하고 모집단에 대한 추정을 할 수 있는 유용한 방법입니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법

15분
대표적으로 t 검정(t-test)이나 분산분석(ANOVA)과 같은 집단 간의 차이를 밝히는 분석 방법과, 변수들 간의 연관성을 파악하는 상관분석(Correlation analysis)이나 회귀분석(Regression analysis)을 들 수 있습니다. 이러한 추론 통
사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법
오의택
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기획

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

8분
표본이 커서 모집단의 크기에 가까워질수록 추측은 더욱 정확해지고, A와 B의 차이가 우연에 의해 발생할 가능성은 줄어든다. 우리는 단순히 비율을 비교하는 게 아니라 이 비율의 차이가 우연이 아닌지 알고 싶은 거다. 앞선 글에서 실험 결과가 유의미하지
A/B 테스트 제대로 이해하기: ④ A/B 테스트 표본 크기와 유의미한 결과의 관계
플래터
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기획

A/B 테스트 제대로 이해하기: ②A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기

9분
그것도 실험 기간 동안 실험에 노출된 일부 고객에 대해서만 알 수 있다. 통계에서는 이 전체를 '모집단'이라고 부르고, 이 일부를 '표본'이라고 부른다. 모집단과 표본의 이해 <출처: 본인> 2. '일부'를 통해서 '전체
A/B 테스트 제대로 이해하기: ②A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기
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