Какой из вариантов является наиболее типичной причиной SRM (Sample Ratio Mismatch) в продакшн‑экспериментах?

AСлишком длительный эксперимент: при долгом сборе данных распределение трафика всегда смещается, и доли вариантов перестают совпадать сами по себе
BСлишком маленький ожидаемый эффект по основной метрике: если разница между вариантами небольшая, распределение пользователей становится несимметричным
CОшибка assignment: часть пользователей не получает назначенный вариант из-за фильтров, платформы, кэша или разных ключей разбиения в разных сервисах
DИспользование относительной метрики вместо абсолютной: при делении одной величины на другую доли пользователей по вариантам автоматически меняются
Правильный ответ. SRM чаще всего возникает из-за ошибок в assignment и несогласованного разбиения по разным ключам в разных частях системы.

Разбор

Например, часть трафика может отваливаться из эксперимента на одном из шагов: в фича‑флаге, на клиенте, в сервисе или в сборе событий. Также SRM (Sample Ratio Mismatch) появляется, если разбиение делается по разным ключам (user_id vs device_id) в разных местах. Поэтому при SRM (Sample Ratio Mismatch) важно проверять всю цепочку доставки варианта и критерии включения.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы запустили A/A тест и получили статистически значимую разницу по ключевой метрике. Что правильнее всего сделать перед запуском A/B?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «QA, SRM и раскатка»