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ビジネス
3 件の記事
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A/Bテストを始める前に——検出力・効果量・サンプルサイズの設計
A/Bテストの結果が「効果なし」だったとき、それは本当に効果がなかったのか、それともサンプルが足りなかっただけなのか——実験前に必要なサンプルサイズを正しく設計するための3つのパラメータと計算方法を解説します。
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コンバージョン率の比較で騙されないために——偽陽性・偽陰性と信頼区間
A/Bテストで「施策Aの方が率が高い」を安易に信じると間違える理由を、偽陽性・偽陰性・信頼区間の観点から解説します。サンプルサイズと多重比較の落とし穴も含む実践的な判断チェックリスト付き。
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全体では勝っているのに部分では全負け——シンプソンのパラドックス
集計の粒度を変えるだけで「AよりBが優れる」という結論が逆転する——シンプソンのパラドックスの仕組みと、ビジネスデータ分析での落とし穴を具体例とともに解説します。
