В эксперименте может вырасти crash_rate, поэтому команда хочет иметь возможность остановить тест при ухудшении, не повышая долю ложноположительных по основной метрике. Что лучше сделать?

AОстанавливать тест, как только кому-то из команды показалось, что метрика стала хуже, без формальных критериев, заранее описанной процедуры и без согласования с владельцем эксперимента
BЗаранее задать правило остановки для защитной метрики и использовать корректный подход к промежуточным решениям, например последовательное тестирование с распределением alpha
CНе смотреть на crash_rate до самого конца эксперимента, чтобы избежать подглядывания, не нарушать стандартную процедуру проверки гипотез и сохранить чистоту анализа
DСразу перевести 100% трафика в тестовую группу, чтобы быстрее понять, что происходит, при необходимости откатить релиз вручную и компенсировать рост ошибок
Правильный ответ. Для ранней остановки по рискам нужно заранее заданное правило остановки и корректный подход к промежуточным решениям.

Разбор

Если останавливать тест по «ощущениям», вы получите неуправляемое число ложных тревог. Лучше заранее определить, какие защитные метрики мониторим и при каких условиях выключаем тестовую группу. Для основной метрики используйте фиксированный горизонт или распределение alpha в последовательном тестировании, чтобы не наращивать ошибку I рода. Полный перевод трафика и игнорирование crash_rate лишают команду контроля за рисками.

Проверь себя · 1/2разбор после ответа
Что такое alpha spending в последовательном тестировании?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «Секвенциальное тестирование»