В группе treatment вы одновременно изменили текст баннера и логику расчёта скидки, а группу control оставили без изменений. Если метрика изменилась, в чём главная проблема интерпретации?

AПроблемы нет: чем больше изменений в treatment, тем сильнее ожидаемый размер эффекта по основной метрике
BПроблема только в том, что размеры treatment и control могут отличаться на одного-двух пользователей за счёт случайности
CПроблема только в том, что нулевую гипотезу нельзя сформулировать, когда в treatment сразу два изменения вместо одного
DНельзя понять, какое из изменений дало эффект в treatment: фактор не один, и причинная атрибуция сливается между составляющими
Правильный ответ. Если различий между группами control и treatment несколько, причинную атрибуцию конкретного изменения легко потерять.

Разбор

В эксперименте важно менять один фактор, иначе результат — это смесь эффектов. Если в treatment поменяли и текст, и скидку, по итогу нельзя сказать, сработал текст, скидка или их комбинация. Это усложняет продуктовые решения и делает повторение результата менее предсказуемым. Случайные различия в размерах групп — отдельный технический вопрос, а нулевая гипотеза формулируется и для составной интервенции; главная проблема именно в смешении факторов.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Команда провела AA-тест на 100 000 пользователей. Конверсия в группе A — 4.8%, в группе B — 5.0%, p-value = 0.04. Обе группы видели одну и ту же версию. Как интерпретировать результат?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «Основы A/B-тестирования»