Что делать, если классический A/B-тест не работает из-за конфаундеров и сетевых эффектов?

Рассказал Платон Попов, дата-аналитик в команде A/B-платформы RWB, на примере кейса оценки эффекта таргетированной рекламы в ПВЗ. Сначала использовали Propensity Score Matching (PSM), но метод не прошёл валидацию: доля ложноположительных результатов оказалась выше допустимого уровня.

➡️ Тогда перешли к Double Machine Learning (DML) — и получили более устойчивую оценку.

Читать статью на Хабре