Эксперимент рандомизируется по user_id, а вы считаете метрику на уровне session_id (например, длительность сессии) и сравниваете сессии как независимые наблюдения. Что здесь главное методологическое последствие?

AПри большом числе сессий независимость наблюдений выполняется автоматически и стандартные ошибки можно считать обычным способом
BСтандартные ошибки занижены: сессии одного user_id зависимы, нужно агрегировать метрику до пользователя или учесть кластеризацию
CСреднее значение метрики становится смещённым вверх из-за повторных наблюдений одного user_id в подсчёте
DВозникает SRM даже при правильной разбивке пользователей по группам из-за неравномерного распределения сессий
Правильный ответ. Если единица анализа мельче единицы рандомизации, наблюдения внутри одного объекта коррелируют и стандартные ошибки могут быть занижены.

Разбор

При рандомизации по user_id независимыми являются пользователи, а не их сессии. У одного пользователя поведение по сессиям часто связано, поэтому считать каждую session_id независимой ошибочно. Это обычно не смещает средний эффект, но может дать слишком оптимистичные p-value и доверительные интервалы. Типовые решения — агрегировать метрику на user_id или использовать кластерные ошибки на уровне пользователя.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы тестируете новый экран оплаты. Пользователь может заходить в приложение много раз. Метрика — конверсия в покупку за 7 дней на уровне user_id. Какую единицу рандомизации выбрать, чтобы минимизировать смешение вариантов?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «Дизайн эксперимента и рандомизация»