TGViewer
Datalytics Datalytics @datalytx · 8.8K subscribers
Post #1523 1.72K
⚡ А вы полагаетесь на случайность при делении на тест-контроль?

В среднем рандом должен дать идеальный баланс по всем — даже ненаблюдаемым — признакам между тестовой и контрольной группой.
Но конкретный АБ-тест — это конкретные тест и контроль. Поэтому случайное распределение на группы наверняка окажется несбалансированным, что приведёт к проблемам с интерпретацией результатов теста. Итог — неверные бизнес-решения.

Андрей Романов, тимлид команды аналитики Sales Tech, преподаватель и ментор по AБ-тестам, расскажет:
🔸 почему случайное деление на группы — это не лучшая стратегия;
🔸 по каким метрикам балансировать группы и каким алгоритмом это можно сделать;
🔸 как балансировка влияет на чувствительность тестов.

И всё это — на реальных примерах и цифрах из эксперимента, где рандом дал дисбаланс.
Это новый выпуск «Диванной аналитики» — серии видео, в которых аналитики рассказывают об опыте Авито.

Смотреть:
VK
YouTube
  • ❤ 2
More from @datalytx
  1. Sep 15, 2026⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году? Большинство…
  2. Sep 14, 2026Остались считанные дни провидение разборов ❗️❗️ 👉 https://t.me/+bkZhvVkXSHVkYmUy
  3. Sep 11, 2026Айтишники, горит вакансия ❗️ Позиция: Дата-аналитик Компания: Яндекс.Маркет Зарплата: 200,…
  4. Sep 11, 2026⚡️Вышло новое исследование «AI в BI Круг Громова 2026»! ИИ в бизнес-аналитике выходит за п…
  5. Sep 4, 2026Как построить управляемый Data Lakehouse за неделю на Evolution Data Platform ⤵️ На вебина…
  6. Aug 28, 2026⚡️ Вышел отчет «Отечественные решения Data Lakehouse-круг Громова 2026» Российский рынок D…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →