10 мифов об A/B-тестировании: как избежать распространённых заблуждений в статистическом анализе

В технологических компаниях A/B‑тестирование давно стало основой для принятия решений, основанных на данных. Меня зовут Диля Хакимова, я работаю в команде платформы экспериментов Laba в Яндекс Go, и мы с командой помогаем руководителям и аналитикам быстро получать ценную информацию с помощью A/B‑тестирования.

Мы занимаемся разработкой методологии и помогаем специалистам решать вопросы, связанные с экспериментами и статистическим анализом. За время работы мы заметили: вокруг A/B‑тестирования до сих пор существует множество заблуждений.

Эти мифы всплывают в разговорах с руководителями, на собеседованиях и даже среди коллег‑аналитиков. Иногда они кажутся безобидными — но на деле могут привести к серьёзным ошибкам в анализе, неверным решениям и упущенным возможностям.

В этой статье мы разберём 10 распространённых мифов об A/B‑тестировании, поможем разобраться в теме глубже и сделать ваши эксперименты эффективнее.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/919966/

#qa #testing

Подпишись👉 @testlab_qa