기획A/B 테스트 제대로 이해하기: ②A/B 테스트를 위한 기초 통계 이해하기9분그리고 각 그룹의 결과에 '평소라면 차이가 없지만, 이번 실험으로 인해 차이가 생길 것'이라고 가정한다. 평소에는 우리가 무언가를 하지 않으면 아무런 일이 일어나지 않으므로, 표본을 A와 B, 혹은 C, D, E로 나누든 결과에는 차이가 없다. 이러한 평소의 플래터스크랩
기획A/B 테스트 제대로 이해하기: ④ A/B 테스트 표본 크기와 유의미한 결과의 관계8분표본이 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 플래터스크랩
기획p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기11분통계적 가설 검정은 다음 3단계로 진행[3]됩니다. 귀무가설, 대립 가설, 유의 수준 설정귀무가설이 참인 상황에서, 표본에서 관측된 통계치와 같거나 더 극단적인 값이 관측될 확률 계산과정 2의 확률이 유의 수준 이하라면 귀무가설 기각, 대립가설 채택 매거진 입맛스크랩
