En variant som feiler før eksponeringslogging, kan se bedre ut fordi feilbrukere forsvinner fra datasettet.
Skjev testfordeling: sjekk SRM før du tolker effekt
Kontroller om observerte deltakertall stemmer med planlagt fordeling. Uforklart avvik kan gjøre et eksperiment upålitelig.
Faglig utgangspunkt: Microsoft Research · Reliable online experiments ↗
Registrer datakvalitetskontroller før effektanalyse. Ikke reparer fordelingen ved å droppe vanskelige rader etterpå.
Prøv mønsteret
Oppgave og forventet resultat
- 01
Skriv forventet fordeling og hvilke hendelser den gjelder.
- 02
List årsaker som botfilter, loggingfeil og variantkrasj.
- 03
Bestem at uforklart datakvalitetsavvik blokkerer vinnerpåstand.
Slik undersøker du nytten
Definer målgruppe, eksponering, nevner og primært utfall før start. Registrer hva som kan invalidere datagrunnlaget.
Se også etter bivirkninger
Datatap, feil fordeling mellom varianter, retur/refusjon, margin, tilgjengelighet og ytelse på mobil.
Dette er et forslag til undersøkelse, ikke et målt resultat. Velg én hypotese og definer målgruppen før du tester.
Lag en måleplan for dette konseptet ↗